• Czúni László, egyetemi docens
• Katonáné dr. Tömördi Katalin, mesteroktató
• Vörösházi Zsolt, egyetemi adjunktus
• Karim Ben Alaya, PhD hallgató
• Rádli Richárd, PhD hallgató

 A kutatólaboratórium vezetőjének bemutatása

 Czúni László 1996-ban szerezte mérnök informatikus egyetemi diplomáját, majd pedig 2001-ben doktori fokozatát műszaki informatika tudományterületen. Munkaviszonyát tanszéki mérnökként kezdte, később, mint tudományos főmunkatárs, jelenleg pedig egyetemi docens beosztásban alkalmazottja a Pannon Egyetemnek. Oktatási és kutatási területe elsősorban a digitális képfeldolgozáshoz, számítógépes látáshoz és alakfelismeréshez kötődik, több mint nyolcvan hazai és nemzetközi konferencia vagy folyóirat cikke jelent meg, három nemzetközi szabadalmi bejegyzés, négy egyetemi jegyzet szerzője, ill. társszerzője. Számos sikeres pályázat és K+F fejlesztési projekt szakmai vezetésében és lebonyolításában vett részt.  

RG profil

Czúni László válogatott publikációi

• Alaya, K. B., & Czúni, L. (2021). Stochastic Modeling of Trees in Forest Environments. IEEE Access, 9, 69143- 69156.
• Nagy, A. M., Rashad, M., & Czúni, L. (2021). Active multiview recognition with hidden Markov temporal support. Signal, Image and Video Processing, 15(2), 315-322.
• Czúni, L., & Varga, P. Z. (2017). Time Domain Audio Features for Chainsaw Noise Detection Using WSNs. IEEE Sensors Journal, 17(9), 2917-2924.
• Seress, G., Lipovits, Á., Bókony, V., & Czúni, L. (2014). Quantifying the urban gradient: a practical method for broad measurements. Landscape and Urban Planning, 131, 42-50.
• Czúni, L., & Gál, M. (2012, September). Directional votes of optical flow projections for independent motion detection. In International Conference on Computer Vision and Graphics (pp. 329-336). Springer, Berlin, Heidelberg.
• Utasi, Á., & Czúni, L. (2010). Detection of unusual optical flow patterns by multilevel hidden Markov models. Optical Engineering, 49(1), 017201.
• Utasi, A., & Czúni, L. (2009). Detecting irregular camera events in time-multiplexed videos. Electronics letters, 45(18), 935-937.
• Czúni, L., Császár, G., & Licsár, A. (2006, August). Estimating the optimal quantization parameter in H. 264. In 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06) (Vol. 4, pp. 330-333). IEEE.
• Czúni, L., & Szirányi, T. (2001). Motion segmentation and tracking with edge relaxation and optimization using fully parallel methods in the cellular nonlinear network architecture. Real-Time Imaging, 7(1), 77-95.
• Szirányi, T., Zerubia, J., Czúni, L., Geldreich, D., & Kato, Z. (2000). Image segmentation using Markov random field model in fully parallel cellular network architectures. Real-Time Imaging, 6(3), 195-211.