Number of the records: 1
Vývoj pracovního postupu pro snímkování uměleckých děl a následné zpracování obrazu
Title statement Vývoj pracovního postupu pro snímkování uměleckých děl a následné zpracování obrazu [rukopis] / Daniela Růžičková Additional Variant Titles Vývoj pracovního postupu pro snímkování uměleckých děl a následné zpracování obrazu Personal name Růžičková, Daniela, (dissertant) Translated title Development of a workflow for imaging of works of art and subsequent image processing Issue data 2021 Phys.des. 44 + 1 CD ROM Note Ved. práce Karel Lemr Oponent Lukáš Slodička Another responsib. Lemr, Karel (thesis advisor) Slodička, Lukáš (opponent) Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra optiky (degree grantor) Keywords strojové učení * multispektrální snímkování * umělecká díla * zpracování obrazu * machine learning * multispectral imaging * works of art * image processing Form, Genre bakalářské práce bachelor's theses UDC (043)378.22 Country Česko Language angličtina Document kind PUBLIKAČNÍ ČINNOST Title Bc. Degree program Bakalářský Degree program Fyzika Degreee discipline Optika a optoelektronika book
Kvalifikační práce Downloaded Size datum zpřístupnění 00272542-402078664.pdf 34 15.2 MB 12.05.2021 Posudek Typ posudku 00272542-ved-693822846.pdf Posudek vedoucího 00272542-opon-336025247.pdf Posudek oponenta Průběh obhajoby datum zadání datum odevzdání datum obhajoby přidělená hodnocení typ hodnocení 00272542-prubeh-120893522.pdf 18.12.2020 12.05.2021 03.06.2021 1 Hodnocení známkou Ostatní přílohy Size Popis 00272542-other-572315601.zip 15.7 MB
Multispektrální snímkování je hojně využívané restaurátory a historiky umění v analýze kulturního dědictví. Jednotlivé snímkovací režimy jsou rozděleny podle snímkovaného rozsahu vlnových délek určeného pomocí pásmových filtrů. V rámci práce jsou představeny provedené snímkovací režimy. Dále je popsáno a diskutováno zpracování obrazu pomocí strojového učení.Multispectral imaging is widely used in cultural heritage analysis by art historians and conservators. Imaging modes are divided according to imaged spectral range specified by filters. In this thesis, performed imaging modes are presented and the processing enhanced by machine learning is explored, described and discussed.
Number of the records: 1