<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Gradivo ID="144588" NadgradivoID="0" NRID="18140212" OceID="0" DomainUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/" IzpisPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&amp;id=144588" StOgledov="1780" StPrenosov="341" StOcen="0" VsotaOcen="0" DatumIzvoza="2026-05-03 06:37:01" OcenaSkupna="0" StPodgradiv="0" StudijskiProgramEvsID="1000468" JeIndeksirano="0" JeVecAvtorjev="0" DovoliZahtevkeZaDostop="0">
  <PID Url="http://hdl.handle.net/20.500.12556/RUL-144588">20.500.12556/RUL-144588</PID>
  <Naslov>Inkrementalna rekonstrukcija slike iz razpršenih podatkov</Naslov>
  <Podnaslov></Podnaslov>
  <TujJezik_Naslov>Incremental image reconstruction from scattered data</TujJezik_Naslov>
  <TujJezik_Podnaslov></TujJezik_Podnaslov>
  <Opis>Za pohitritev metod računalniške grafike pogosto zmanjšamo količino podatkov. Pri metanju žarkov lahko to na primer dosežemo s pošiljanjem manj žarkov v nekatere dele slike. S tem dobimo razpršene podatke, iz katerih želimo rekonstruirati končno sliko. Tega se lotimo z reševanjem parcialne diferencialne enačbe, za kar uporabimo iterativne metode, ki rešujejo sistem linearnih enačb. Osnovne iterativne metode konvergirajo počasi, zato predstavimo večmrežno metodo, ki deluje na mrežah različnih ločljivosti, s čimer doseže boljšo konvergenco. Ker je pri rekonstrukciji lahko na voljo zelo malo podatkov, na primer 5%, končna slika ne vsebuje podrobnosti prvotne. Zato razvijemo še konvolucijsko nevronsko mrežo z arhitekturo samokodirnika, ki nam omogoči delno povrnitev podrobnosti prvotne slike.</Opis>
  <TujJezik_Opis>To speed up computer graphics methods, we often reduce the amount of data. At ray casting, for example, this can be achieved by sending fewer rays to certain parts of the image. This results in scattered data from which we want to reconstruct the final image. This is done by solving a partial differential equation using iterative methods that solve a system of linear equations. The basic iterative methods have slow convergence, so we present a multigrid method that works on grids of different resolutions and thus achieving better convergence. Since very little data may be available at reconstruction, for example 5%, the final image does not contain the details of the original one. Therefore we develop a convolutional neural network with an autoencoder architecture, which allows us to partially recover the details of the original image.</TujJezik_Opis>
  <KljucneBesede>
    <Beseda>rekonstrukcija</Beseda>
    <Beseda>razpršeni podatki</Beseda>
    <Beseda>večmrežna metoda</Beseda>
    <Beseda>nevronska mreža</Beseda>
    <Beseda>samokodirnik</Beseda>
  </KljucneBesede>
  <TujJezik_KljucneBesede>
    <Beseda>reconstruction</Beseda>
    <Beseda>scattered data</Beseda>
    <Beseda>multigrid method</Beseda>
    <Beseda>neural network</Beseda>
    <Beseda>autoencoder</Beseda>
  </TujJezik_KljucneBesede>
  <Potrjeno>true</Potrjeno>
  <JeZaklenjeno>false</JeZaklenjeno>
  <JeRecenzirano>false</JeRecenzirano>
  <Zaloznik></Zaloznik>
  <Izvor></Izvor>
  <Jezik ID="1060" ISO639-3="slv">Slovenski jezik</Jezik>
  <TujJezik ID="1033" ISO639-3="eng">Angleški jezik</TujJezik>
  <Povezave></Povezave>
  <Pokrivanje></Pokrivanje>
  <CasovnoPokritje></CasovnoPokritje>
  <AvtorskePravice></AvtorskePravice>
  <VrstaGradiva ID="mb11" DRIVER="info:eu-repo/semantics/bachelorThesis">Diplomsko delo/naloga</VrstaGradiva>
  <DatumVstavljanja>2023-03-02 15:00:01</DatumVstavljanja>
  <DatumObjave>2023-03-02 15:00:07</DatumObjave>
  <DatumSpremembe>2023-03-06 12:04:54</DatumSpremembe>
  <DatumTrajnegaHranjenja>0000-00-00 00:00:00</DatumTrajnegaHranjenja>
  <LetoIzida>2023</LetoIzida>
  <LetoIzidaDo>0</LetoIzidaDo>
  <KrajIzida></KrajIzida>
  <LetoIzvedbe>0</LetoIzvedbe>
  <KrajIzvedbe></KrajIzvedbe>
  <Opomba></Opomba>
  <StStrani></StStrani>
  <StevilcenjeNivo1></StevilcenjeNivo1>
  <StevilcenjeNivo2></StevilcenjeNivo2>
  <Kronologija></Kronologija>
  <Patent_Stevilka></Patent_Stevilka>
  <Patent_DatumVeljavnosti>0000-00-00</Patent_DatumVeljavnosti>
  <VerzijaDokumenta>NiDoloceno</VerzijaDokumenta>
  <StatusObjaveDrugje>NiDoloceno</StatusObjaveDrugje>
  <VrstaStroskaObjave>NiDoloceno</VrstaStroskaObjave>
  <DatumPoslanoVRecenzijo>0000-00-00</DatumPoslanoVRecenzijo>
  <DatumSprejetjaClanka>0000-00-00</DatumSprejetjaClanka>
  <DatumObjaveClanka>0000-00-00</DatumObjaveClanka>
  <EmbargoDo></EmbargoDo>
  <VrstaEmbarga ID="1" Naziv="Takojšnja javna objava" OpenAIREDostop="openAccess"></VrstaEmbarga>
  <Osebe>
    <Oseba ID="122314" Ime="BLAŽ" Priimek="ERZAR" AltIme="" VlogaID="70" VlogaNaziv="Avtor" ConorID="" Afiliacija="" ArrsID="0" ORCID=""></Oseba>
    <Oseba ID="23577" Ime="Matija" Priimek="Marolt" AltIme="M. Marolt računalništvo" VlogaID="991" VlogaNaziv="Mentor" ConorID="4269155" Afiliacija="" ArrsID="15677" ORCID=""></Oseba>
    <Oseba ID="28205" Ime="Žiga" Priimek="Lesar" AltIme="" VlogaID="994" VlogaNaziv="Komentor" ConorID="" Afiliacija="" ArrsID="0" ORCID=""></Oseba>
  </Osebe>
  <Identifikatorji>
    <Identifikator ID="16" Sifra="VisID" Naziv="VisID" URL="">35058</Identifikator>
    <Identifikator ID="3" Sifra="CobissID" Naziv="COBISS_ID" URL="https://plus.cobiss.net/cobiss/si/sl/bib/144135939">144135939</Identifikator>
  </Identifikatorji>
  <Datoteke>
    <Datoteka ID="167007" DatotekaNRID="12821076" NamenDatotekeID="2" NamenDatoteke="Predstavitvena datoteka" FormatDatotekeID="2" FormatDatoteke=".pdf" MIME="application/pdf" IkonaFormata="pdf.png" IkonaFormataPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/fileTypes/pdf.png" VelikostDatoteke="4759059" VelikostDatotekeKratko="4,54 MB" DatumVstavljanja="2023-03-02 15:00:11" JeZbrisana="false" JeJavnoVidna="true" JeIndeksirana="true" JeVidno="true" VidnoOd="01.01.1970" Zaporedje="0">
      <Naziv>Erzar_Blaz_-_Inkrementalna_rekonstrukcija_slike_iz_razprsenih_podatkov.pdf</Naziv>
      <OrgNaziv>Erzar_Blaz_-_Inkrementalna_rekonstrukcija_slike_iz_razprsenih_podatkov.pdf</OrgNaziv>
      <URL></URL>
      <Opis></Opis>
      <OpisTujJezik></OpisTujJezik>
      <UrlObdelave></UrlObdelave>
      <FrekvencaAzuriranjaID>1</FrekvencaAzuriranjaID>
      <Verzija></Verzija>
      <MD5>7DBE01A71B0AB32BB7305B8FBA6E1516</MD5>
      <SHA256>277863306fd9ef9c70829fa916a709f027a5d3008d14eaf8f8479e441518d9a3</SHA256>
      <UUID>877bec62-b902-11ed-a314-00155dcfd717</UUID>
      <PID></PID>
      <PrenosPolniUrl>https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&amp;id=167007</PrenosPolniUrl>
      <Vsebine>
        <Vsebina TipVsebine="GoloBesedilo" JezikID="1060" Oznaka="" Dolzina="77717"></Vsebina>
      </Vsebine>
    </Datoteka>
  </Datoteke>
  <Organizacije>
    <Organizacija OrganizacijaID="25" Kratica="FRI" ZavodEvsID="0000066" Logo="" LogoPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/logo/">Fakulteta za računalništvo in informatiko</Organizacija>
  </Organizacije>
  <OrganizacijeVira>
  </OrganizacijeVira>
  <MetodeZbiranjaPodatkov>
  </MetodeZbiranjaPodatkov>
  <TipologijaDela ID="2.11" Koda="2.11" Naziv="Diplomsko delo" SchemaOrg="Thesis"></TipologijaDela>
  <Ostalo>
    <StIrodsDatotek>0</StIrodsDatotek>
    <StDatotekPodTrajnimEmbargom>0</StDatotekPodTrajnimEmbargom>
    <StDatotekZOmejenimDostopom>0</StDatotekZOmejenimDostopom>
  </Ostalo>
</Gradivo>
