Research Group
Digital Signal and Image Processing
Institute of Chemical Technology, Prague, Department of Computing and Control Engineering
Technická 5, 166 28 Praha 6
Číslicové zpracování signálů a obrazů
Lineární a nelineární metody predikce časových řad
Neuronové sítě a číslicové zpracování signálů
Zpracování biomedicínských obrazů a jejich klasifikace
Zpracování obrazů z oblasti životního prostředí
Klíčová slova
 
Číslicové zpracování signálů a obrazů  

(DSP) představuje velice obecnou disciplinu, která spojuje kompletně odlišné oblasti vědeckého výzkumu pomocí podobného matematického aparátu a výpočetních algoritmů. Z tohoto pohledu koresponduje její záměr s představou významného filozofa G. W. Leibnitze (1646-1716), který se pokoušel definovat společný základ pro různé vědecké discipliny tak, aby si vědci různých oborů nepřestali rozumět. Vlastnost DSP jako spojovacího aparátu různých vědeckých problémů je zdůrazňována i nyní v pracech, které zveřejnil Prof. B. Widraw se zaměřením na umělé neuronové sítě.

V moderním světě tvoří DSP základ pro rozdílné výzkumné oblasti, které zahrnují informační technologie, měření, řízení procesů, komunikační technologie, technickou kybernetiku a biomedicínské inženýrství. Hlavní výzkumné oblasti skupiny jsou v teoretických metodách zahrnujících dekompozici a rekonstrukci signálů pomocí Wavelet transformace a aplikace v různých oblastech.

10: Modelování signálů
11: Detekce, odhad a identifikace
12: Segmentace a klasifikace signálů
13: Modelování, aproximace a optimalizace
14: Nelineární modelování signálů
20: Analýza signálů a obrazů
21: Analýza v oblasti čas/frek. a čas/měřítko
22: Diskrétní Wavelet transformace
23: Satistické metody
24: Adaptivní metody zpracování signálů
30: Predikce signálů
31: Statistické metody predikce signálů
32: Neuronové sítě a jejich určení
33: Evoluční algoritmy
34: Číslicová filtrace
40: Aplikace
41: Zpracování biomedicínských signálů
42: Zpracování obrazů
43: Signály reprezentující životní prostředí
44: Zpracování inženýrských signálů
 
Lineární a nelineární metody predikce časových řad

Cílem projektu je analýza autoregresních metod a neuronových sítí pro predikci signálů, odhady intervalu spolehlivosti a zjednodušování modelů pomocí analýzy hlavních komponent a ortogonálních dekompozicí. Matematické metody jsou aplikovány pro zpracování dat spotřeby energie.

 
Predikce
 
Neuronové sítě a číslicové zpracování signálů

Projekt zahrnuje detekci změn vlastností signálu, výběr charakteristických vlastností segmentů a jejich klasifikaci s aplikacemi na biomedicínské (EEG) signály. Matematické zázemí zahrnuje aplikace krátké diskrétní Fourierovy transformace a Wavelet transformace.

 
Neuronove site
 
Zpracování biomedicínských obrazů a jejich klasifikace

Metody analýzy obrazů včetně lineárních a nelineárních metod jejich zpracování jsou užité pro potlačování rušivých složek, zvýraznění obrazů, detekci jeho komponent a následnou klasifikaci. Cílem je zpracování biomedicínských (NMR) obrazů s využitím Wavelet dekompozice a rekonstrukce, splinové interpolace a gradientních metod.

 
NMR
 
Zpracování obrazů z oblasti životního prostředí

Cílem projektu je analýza obrazů, jejich korelace a potlačování rušivých složek s využitím dvoudimensionální Wavelet transformace. Aplikace zahrnuje detekci prašných aerosolů v ovzduší s využitím satelitních pozorování a ověření výsledků pomocí pozemních pozorovacích stanic.

 
Ovzdusi
 
Klíčová slova

Číslicové zpracování signálů – Zpracování obrazů – Analýza časových řad – Diskrétní Fourierova transformace – Spektrální analýza - Wavelet transformace – Dekompozice a rekonstrukce signálů – Potlačování rušivých složek signálů - Segmentace signálů – Detekce změn parametrů signálů – Odhad vlastností - Klasifikace – Analýza hlavních komponent – Ortogonální dekompozice

Umělé neuronové sítě - Wavelet sítě - Optimalizace – Simulované žíhání – Genetické algoritmy – Lineární a nelineární modely – Numerické metody – Predikce signálů – Intervaly spolehlivosti – Adaptivní systémy – Umělá inteligence

Informatika - Informační technologie – Sběr dat – Sensory – Počítačové sítě – Zpracování dat – Databázové systémy

Zpracování biomedicínských signálů – Zpracování a zvýraznění biomedicínských obrazů – Ochrana životního prostředí - Zpracování satelitních obrazů – Predikce dat spotřeby energie