Teme diplomă 2018
Lista de mai jos nu este exhaustivă, si la cerere se poate discuta orice alt subiect de interes pentru student, în măsura în care se înscrie in aria de studiu a prelucrărilor de semnal /programare.
Efecte audio aplicate semnalelor muzicale
Una dintre aplicațiile uzuale ale procesării semnalelor este aplicarea unor efecte audio asupra semnalelor (egalizare, reverberații etc.) Studentul va studia și va implementa într-un limbaj de programare la alegere unul sau mai multe astfel de efecte audio.
Cerințe:
- cunoașterea limbii engleze (pentru documentație)
- cunoașterea unui limbaj de programare (Matlab / C etc.)
- cunoștințe curs PDS
Documentație (selecție):
Restaurarea imaginilor digitale
Prin restaurarea imaginilor se înțelege refacerea calității imaginilor digitale prin reducerea zgomotului, creșterea contrastului, completarea pixelilor lipsă etc. Studentul va implementa unul sau mai mulți dintre algoritmii existenți în literatura de specialitate.
Cerințe:
- cunoașterea limbii engleze (pentru documentație)
- cunoșterea limbajului Matlab
Documentație (selecție):
-
Digital Image Processing Using MATLAB, 2nd edition (https://www.amazon.com/Digital-Image-Processing-Using-MATLAB/dp/0982085400) sau echivalent
-
Exemple: https://www.mathworks.com/discovery/digital-image-processing.html
Algoritmi pentru compresia universală a datelor
Studentul va studia o serie de algoritmi de compresie universală a datelor (LZ77, LZ78, LZW) care stau la baza aplicațiilor uzuale de compresie fără pierderi a datelor (de ex. zip, png, bz2), și va realiza o aplicație de compresie de date bazată pe unul dintre acești algoritmi (de ex. LZ77, utilizat în fișierele .zip, .png). Ideal, aplicația va produce un fișier într-unul din formatele standard .zip sau .png, capabil de a fi utilizat de alte aplicații.
Cerințe:
- cunoașterea limbii engleze (pentru documentație)
- cunoșterea unui limbaj de programare (Matlab / C / Java / Python etc.)
Documentație (selecție):
-
The Data Compression Book (http://lib.mdp.ac.id/ebook/Karya%20Umum/The-Data-Compression-Book.pdf)
-
https://en.wikipedia.org/wiki/DEFLATE
Recunoașterea zonelor de interes în imagini
Multe aplicații în domeniul prelucrării imaginilor necesită detecția automată a punctelor de interes, printre care și colțurile obiectelor. Studentul va studia și implementa unul dintre algoritmii uzuali pentru detecția colțurilor în imagini sau secvențe video (de exemplu Harris detector).
Cerințe: cunoașterea limbii engleze (pentru documentație), cunoașterea Matlab
Exemplu:
- https://www.youtube.com/watch?v=vkWdzWeRfC4
- Google "Harris detector"
Procesarea imaginilor folosind reprezentări rare
Pentru a putea face zoom-in într-o imagine dincolo de rezoluția cu care a fost achiziționată, este necesar a se estima pixelii lipsă. Studentul va implementa una dintre diversele metode pentru acest scop, respectiv cea bazată pe prezumția unei descompuneri rare a imaginilor în frecvență.
Cerințe: cunoașterea limbii engleze (pentru documentație), Matlab, curs PDS
Referințe:
-
Image Super-Resolution as Sparse Representation of Raw Image Patches: http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/papers/CVPR08-SR.pdf
Prelucrări paralele de semnal utilizând procesoarele plăcii grafice (GPU-based signal processing)
Studentul va investiga utilizarea librăriilor Cuda Toolkit pentru procesoarele de la Nvidia, dedicate programării pentru plăcile grafice, pentru aplicații uzuale de prelucrare a semnalelor audio sau imagini.
Cerințe: bune cunoștințe de C/C++, curs PDS, cunoașterea limbii engleze (pentru documentație)
Referințe:
-
Documentație NVIDIA: http://www.nvidia.com/object/cuda_home_new.html
-
Image Convolution with CUDA: http://docs.nvidia.com/cuda/samples/3_Imaging/convolutionSeparable/doc/convolutionSeparable.pdf
Orice altă temă de interes pentru student, din domeniul prelucrării de semnal / programare, cu condiția acordului meu în urma unei discuții prealabile.