Teme propuse pentru licenţă 2015

Lista de mai jos nu este exhaustivă, si la cerere se poate discuta un subiect diferit, în măsura în care se înscrie in aria de studiu a prelucrărilor de semnal.

 

Reconstrucţia imaginilor cu pixeli lipsă (image inpainting)

Imagine exemplu de inpainting

În multe aplicaţii practice este necesară estimarea unor zone lipsă dintr-o imagine/secvenţă video (transmisie cu erori, retuşarea fotografiilor vechi zgâriate, eliminarea logo-urilor etc). Studentul va studia şi implementa una sau mai multe din metodele existente în literatura de specialitate, evaluând performanţele metodei în diverse situaţii practice.

Cerinţe: cunoaşterea unui limbaj de programare (Matlab, C/C++, Java, Python etc), curs PDS

Referinţe:

  1. http://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting
  2. http://www.mathworks.com/company/newsletters/articles/applying-modern-pde-techniques-to-digital-image-restoration.html
  3. http://mountains.ece.umn.edu/~guille/inpainting.htm
  4. http://www.math.ucla.edu/~imagers/htmls/inp.html
  5. http://www.iiste.org/Journals/index.php/JIEA/article/view/1197/1118

 

Filtrarea de zgomot "sare și piper" a imaginilor și secvenţelor video

Studentul va studia, implementa şi evalua performanţele unor metode de reducere a zgomotului în imagini şi secvenţe video.

Exemplu de secvenţă video reală afectată de zgomot (filmată în interiorul reactorului distrus de la Fukushima, zgomotul fiind produs de radiații):

Cerinţe: cunoaşterea unui limbaj de programare (Matlab, C/C++, Java, Python etc), curs PDS

Referinţe:

  1. http://nuit-blanche.blogspot.ro/2012/01/robust-denoise-this.html
  2. http://arxiv.org/abs/1111.3240
  3. http://www.doaj.org/doaj?func=fulltext&aId=551235

 

Aplicație cadru pentru simulări de laborator in prelucrarea semnalelor

Imagine VcDemoImagine SonicVisualizerStudentul va implementa o serie de plugin-uri în cadrul unei aplicaţii ce permite desfășurarea pe calculator a simulărilor și vizualizărilor de semnal specifice domeniului prelucrării digitale a semnalelor / imaginilor, după modelul aplicațiilor VcDemo - Image and Video Compression Learning Tool şi Sonic Visualizer.

Se poate porni de la o aplicație framework open-source existentă (acest lucru este chiar de dorit), pe care studentul o va adapta și pentru care va realiza câteva plugin-uri implementând operații simple de prelucrări de semnal.

Pentru semnale 1D, se poate porni de la aplicatia Sonic Visualizer, urmând a se implementa o serie de plugin-uri pentru a permite o serie de operaţii de bază de prelucrare a semnalelor audio.

Cerințe: Cunoștințe excelente de programare, curs PDS, disponibilitate de a învăța noţiuni suplimentare de programare (utilizarea unui framework GUI (MFC, QT, web-based etc.)).

 

Prelucrări de semnal utilizând procesoarele plăcii grafice (GPU-based signal processing)

Imagine Cuda FFTStudentul va investiga utilizarea librăriilor dedicate programării pentru plăcile grafice, în principiu bazate pe librăria Cuda Toolkit pentru procesoarele de la Nvidia, pentru aplicații uzuale de prelucrare a semnalelor.

Cerințe: bune cunoștințe de C/C++, curs PDS

Referințe:

  1. http://www.nvidia.com/object/cuda_home_new.html
  2. http://www.rrsg.uct.ac.za/theses/ug_projects/radhakrishnan_ugthesis.pdf