Tato diplomová práce je systematicky rozdělena do šesti kapitol. V úvodní kapitole je popsána stávající situace řešení detekce objektů. Následující kapitola stručně popisuje základní posloupnost a principy při zpracování obrazu. V další kapitole jsou uvedeny různé typy příznaků, pomocí kterých je možné provádět klasifikaci objektů. Ve čtvrté kapitole je stručný úvod do neuronových sítí a je zde popsána klasifikace detekovaných objektů pomocí neuronové sítě. Pátá kapitola popisuje navržený systém pro detekci objektů. V poslední kapitole je zhodnocení dosažených výsledků a závěr.

The thesis is systematized in six chapters. The intoduction contains a description of current situation of dealing with detection of objects within an image. The following chapter describes a basic sequence and principles of image processing. The next chapter covers various sorts of features which can be used when classifying objects. The fourth chapter contains a short introduction of neural networks and describes a classification of detected objects using a neural network. The fifth chapter describes a suggested system of object detection. The last chapter covers an achievement summary and a conclusion.

Byla vybrána jedna z možných variant způsobů detekce objektů v obraze, předmětem analýzy obrazu je snímek pořízený kamerou. Tato varianta byla dále rozpracována a byla vytvořena aplikace v programu Matlab, která dokáže spolehlivě rozpoznávat objekty v obraze. K rozpoznávání jednotlivých objektů jsem se jako rozpoznávací mechanismus rozhodl využít neuronovou síť.

One of the possible options of detection of objects within an image was chosen; a camera picture is an image processing subject. The option was worked out and a Matlab application was created. The application is able to detect objects within an image. A neural network, as a diagnostic mechanism, was used for object detection.