Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "segmentacja obrazu" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 31-45 z 56
Tytuł:
Assessment of hydrocephalus in children based on digital image processing and analysis
Autorzy:
Fabijańska, A.
Węgliński, T.
Zakrzewski, K.
Nowosławska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330914.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
hydrocephalus
computed tomography
image segmentation
Evans index
frontal horn ratio
occipital horn ratio
ventricular angle
frontal horn radius
wodogłowie
tomografia komputerowa
segmentacja obrazu
Opis:
Hydrocephalus is a pathological condition of the central nervous system which often affects neonates and young children. It manifests itself as an abnormal accumulation of cerebrospinal fluid within the ventricular system of the brain with its subsequent progression. One of the most important diagnostic methods of identifying hydrocephalus is Computer Tomography (CT). The enlarged ventricular system is clearly visible on CT scans. However, the assessment of the disease progress usually relies on the radiologist’s judgment and manual measurements, which are subjective, cumbersome and have limited accuracy. Therefore, this paper regards the problem of semi-automatic assessment of hydrocephalus using image processing and analysis algorithms. In particular, automated determination of popular indices of the disease progress is considered. Algorithms for the detection, semi-automatic segmentation and numerical description of the lesion are proposed. Specifically, the disease progress is determined using shape analysis algorithms. Numerical results provided by the introduced methods are presented and compared with those calculated manually by a radiologist and a trained operator. The comparison proves the correctness of the introduced approach.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 2; 299-312
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fast multispectral deep fusion networks
Autorzy:
Osin, V.
Cichocki, A.
Burnaev, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200648.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
multispectral imaging
data fusion
deep learning
convolutional network
object detection
image segmentation
obrazowanie wielospektralne
fuzja danych
uczenie głębokie
sieci splotowe
wykrywanie obiektów
segmentacja obrazu
Opis:
Most current state-of-the-art computer vision algorithms use images captured by cameras, which operate in the visible spectral range as input data. Thus, image recognition systems that build on top of those algorithms can not provide acceptable recognition quality in poor lighting conditions, e.g. during nighttime. Another significant limitation of such systems is high demand for computational resources, which makes them impossible to use on low-powered embedded systems without GPU support. This work attempts to create an algorithm for pattern recognition that will consolidate data from visible and infrared spectral ranges and allow near real-time performance on embedded systems with infrared and visible sensors. First, we analyze existing methods of combining data from different spectral ranges for object detection task. Based on the analysis, an architecture of a deep convolutional neural network is proposed for the fusion of multi-spectral data. This architecture is based on the single shot multi-box detection algorithm. Comparison analysis of the proposed architecture with previously proposed solutions for the multi-spectral object detection task shows comparable or better detection accuracy with previous algorithms and significant improvement of the running time on embedded systems. This study was conducted in collaboration with Philips Lighting Research Lab and solutions based on the proposed architecture will be used in image recognition systems for the next generation of intelligent lighting systems. Thus, the main scientific outcomes of this work include an algorithm for multi-spectral pattern recognition based on convolutional neural networks, as well as a modification of detection algorithms for working on embedded systems.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 875-889
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data
Określanie liczby drzew w Parku Narodowym Bory Tucholskie metodą segmentacji koron na modelach wysokościowych pochodzących z dopasowania zdjęć lotniczych oraz lotniczego skanownia laserowego
Autorzy:
Wężyk, P.
Hawryło, P.
Szostak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130706.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
image segmentation
object classification
point clouds
airborne laser scanning
National Park
Bory Tucholskie
segmentacja obrazu
klasyfikacja obiektowa
chmury punktów
lotnicze skanowanie laserowe
Park Narodowy
Opis:
In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.
W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 137-156
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neural network segmentation of images from stained cucurbits leaves with colour symptoms of biotic and abiotic stresses
Autorzy:
Gocławski, J.
Sekulska-Nalewajko, J.
Kuźniak, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330961.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
segmentacja obrazu
przestrzeń koloru
przetwarzanie morfologiczne
progowanie obrazu
sztuczna sieć neuronowa
ochrona roślin
image segmentation
colour space
morphological processing
image thresholding
artificial neural network
WTA learning
Widrow-Hoff learning
Cucurbita species
plant stress
ROS detection
Opis:
The increased production of Reactive Oxygen Species (ROS) in plant leaf tissues is a hallmark of a plant's reaction to various environmental stresses. This paper describes an automatic segmentation method for scanned images of cucurbits leaves stained to visualise ROS accumulation sites featured by specific colour hues and intensities. The leaves placed separately in the scanner view field on a colour background are extracted by thresholding in the RGB colour space, then cleaned from petioles to obtain a leaf blade mask. The second stage of the method consists in the classification of within mask pixels in a hue-saturation plane using two classes, determined by leaf regions with and without colour products of the ROS reaction. At this stage a two-layer, hybrid artificial neural network is applied with the first layer as a self-organising Kohonen type network and a linear perceptron output layer (counter propagation network type). The WTA-based, fast competitive learning of the first layer was improved to increase clustering reliability. Widrow-Hoff supervised training used at the output layer utilises manually labelled patterns prepared from training images. The generalisation ability of the network model has been verified by K-fold cross-validation. The method significantly accelerates the measurement of leaf regions containing the ROS reaction colour products and improves measurement accuracy.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 3; 669-684
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dwuwymiarowa elektroforeza żelowa: od eksperymentu po profile ekspresji. Część druga - analiza obrazu
Two-dimensional gel electrophoresis: from experiment to protein expresion profiles. Part two - image analysis
Autorzy:
Suchwałko, A.
Podbielska, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/261982.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
Tematy:
elektroforeza żelowa
2DE
analiza porównawcza
schemat analizy 2-DE
mapa proteomowa
segmentacja obrazu
detekcja plam
identyfikacja protein
gel electrophoresis
2-DE
differential image analysis
2-DE analysis workflow
proteome map
image segmentation
spot detection
protein identification
Opis:
Dwuwymiarowa (dwukierunkowa) elektroforeza żelowa (2-DE) jest metodą znaną od lat siedemdziesiątych poprzedniego stulecia. Zainteresowanie badaczy metodą 2-DE wynika z możliwości separacji nawet kilku tysięcy białek w jednym żelu, co pozwala na i ch detekcję i identyfikację. Dzięki wysokiej rozdzielczości wyników separacji możliwe staje się ustalenie roli biologicznej poszczególnych białek czy odkrywanie wpływu czynników zewnętrznych na organizmy żywe na poziomie proteomu. Metoda 2-DE wciąż ewoluuje. W ostatniej dekadzie nastąpił ogromny postęp w sposobie przeprowadzania eksperymentów z dużą powtarzalnością. Zmieniło się też całkowicie podejście do analizy obrazów żeli i wykorzystywane do tego celu algorytmy. Ze względu na tak szybki rozwój technik dwuwymiarowej elektroforezy żelowej, autorzy postanowili przedstawić obecny stan wiedzy w tym zakresie. Praca składa się z dwu części. W pierwszej opisano zmiany, jakie zaszły w technikach przeprowadzania eksperymentów elektroforetycznych. Draga część skupia się na analizie obrazów uzyskanych za pomocą metody 2-DE, z uwzględnien i em zmian w schemacie analizy. Druga część pracy to opis dwóch schematów analizy: klasycznego i obecnie stosowanego. Szczegółowo opracowane zostały metody analizy pojedynczego obrazu 2-DE oraz analizy porównawczej serii obrazów. Przedstawione są algorytmy stosowane do normalizacji, segmentacji obrazu, detekcji plam, dopasowywania do siebie obrazów czy tworzenia map proteomowych jako najważniejsze w całej analizie. Opisano również generowanie profili ekspresji, metody identyfikacji protein oraz internetowe bazy danych 2-DE. Autorzy nie pominęli tak ważnego zagadnienia, jak sposoby porównywania systemów analizujących dane 2-DE. Ta część pracy podsumowuje rozwój, jaki nastąpił wostatnim dziesięcioleciu w metodach stosowanych w analizie komputerowej obrazów 2-DE, którego najważniejszym krokiem było opracowanie nowego schematu analizy, opartego na tworzeniu map proteomowych.
Two-dimensional gel electrophoresis (2-DE) is a method commonly used since seventies of the previous cesatury. It owns its non weakening interest of researchers because of the possibility of separation even a few thousands of proteins in one gel, what allows for protein detection a n d identification. Thanks to high resolution of separation results, it is possible to determine a biological role of particular proteins or to discover influence of extemal factors on living organisms on t h e proteome level. 2-DE i s stilł evolving. In t h e last decade, a great progress has be en made in t h e way of performing experiments and their reproducibility. Approach to the analysis of gel images and algorthms used for the analysis have been entirely changed. For the reason of suchinstant changes of methods a n d techniques of the two-dimensional gel electrophoresis, the authors decided to describe state of the art. This work consists of two parts. The first part describes changes that have b e e n made in performing of electrophoretic experiments. The second part concentrates on the analysis of obtained images, with emphasis the analysis workflow. Second part is a description of two analysis workflows: the classical one and the currentiy used one. Analysis methods of the single 2-DE image and differential analysis of the image series are discussed in detail. Algorthms used for normalization, image segmentation, spot detection, image warping and creation of proteome maps are intrcduced as th e most crucial in the whole analysis. Generation of expression profiles, protein Identification methods, and the Internet databases of the 2-DE data are described. Authors have not missed as important issue as methods of comparison of systems for 2-DE data analysis. This part of the work summarises development that has been made for the last ten years in th e methods used for the computer analysis of 2-DE images. The most important step of this development was elaborat i on of the workflow based on creation of proteome maps.
Źródło:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna; 2010, 16, 4; 372-380
1234-5563
Pojawia się w:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fine needle biopsy material segmentation with hough transform and active contouring technique
Autorzy:
Hrebień, M.
Steć, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333590.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
cytologia
przetwarzanie obrazu
segmentacja
cytology
image processing
segmentation
Opis:
This paper describes a hybrid segmentation method of cytological images for their analysis by means of Hough transform and Active Contours methods. One also can find there a short description of image preprocessing that was recommended for preliminary experiments organisation. The results were collected by a specifically prepared benchmarking database.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2006, 10; 25-34
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Segmentation with image thresholding algorithms
Autorzy:
Sikorska, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/115606.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Fundacja na Rzecz Młodych Naukowców
Tematy:
image analysis
segmentation
thresholding algorithm
analiza obrazu
segmentacja
algorytmy progowania
Opis:
The first step in image analysis and pattern recognition is image segmentation and it is one of the most difficult tasks in image processing. It determines the quality of the final result of analysis because it is very important and critical component. There are hundreds of segmentation techniques in literature. There is no single method which can be considered good for all sorts of images and conditions. In many applications of image processing, the gray levels of pixels belonging to the object are substantially different from the gray levels of the pixels belonging to the background. Thresholding then becomes a simple but effective tool to separate objects from the background. To improve the segmentation results, a strategy consists in combining algorithms in order to obtain a robust segmentation by exploiting the advantages of one method to reduce the drawbacks of the second one. This paper provides a summary of approaches to image segmentation by thresholding available at the present and describes the properties of different kinds of methods and problems encountered. There will be also presented some advanced algorithms with their practical application.
Źródło:
Challenges of Modern Technology; 2011, 2, 2; 19-22
2082-2863
2353-4419
Pojawia się w:
Challenges of Modern Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Constructing software for analysis of neuron, glial and endothelial cell numbers and density in histological Nissl-stained rodent brain tissue
Autorzy:
Kołodziejczyk, A.
Ładniak, M.
Piórkowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333525.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
cell segmentation
cell-counting
image processing
image analysis
segmentacja komórki
zliczanie komórek
przetwarzanie obrazu
analiza obrazu
Opis:
Cell number, density and volume of white and gray matter in brain structures are not constant values. Cellular alterations in brain areas might coincide with neurological and psychiatric pathologies as well as with changes in brain functionality during selection experiments, pharmacological treatment or aging. Several softwares were created to facilitate quantitative analysis of brain tissues, however results obtained from these softwares require multiple manual settings making the computing process complex and time-consuming. This study attempts to establish half automated software for fast, ergonomic and an accurate analysis of cellular density, cell number and cellular surface in morphologically different brain areas: cerebral cortex, pond and cerebellum. Images of brain sections of bank voles stained with standard cresyl-violet technique (Nissl staining), were analyzed in designed software. Results were compared with other commercially available tools regarding number of steps to be done by user and number of parameters possible to measure.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2014, 23; 77-85
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Breast cancer nuclei segmentation and classification based on a deep learning approach
Autorzy:
Kowal, Marek
Skobel, Marcin
Gramacki, Artur
Korbicz, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838197.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
breast cancer
nuclei segmentation
image processing
nowotwór piersi
segmentacja jądra
przetwarzanie obrazu
Opis:
One of the most popular methods in the diagnosis of breast cancer is fine-needle biopsy without aspiration. Cell nuclei are the most important elements of cancer diagnostics based on cytological images. Therefore, the first step of successful classification of cytological images is effective automatic segmentation of cell nuclei. The aims of our study include (a) development of segmentation methods of cell nuclei based on deep learning techniques, (b) extraction of some morphometric, colorimetric and textural features of individual segmented nuclei, (c) based on the extracted features, construction of effective classifiers for detecting malignant or benign cases. The segmentation methods used in this paper are based on (a) fully convolutional neural networks and (b) the marker-controlled watershed algorithm. For the classification task, seven various classification methods are used. Cell nuclei segmentation achieves 90% accuracy for benign and 86% for malignant nuclei according to the F-score. The maximum accuracy of the classification reached 80.2% to 92.4%, depending on the type (malignant or benign) of cell nuclei. The classification of tumors based on cytological images is an extremely challenging task. However, the obtained results are promising, and it is possible to state that automatic diagnostic methods are competitive to manual ones.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 1; 85-106
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Methods for detection analysis in quality control system
Metody do analizy detekcyjnej w systemie kontroli jakości
Autorzy:
Kania, K.
Rymarczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408877.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
segmentation
image analysis
code book algorithm
segmentacja
analiza obrazu
algorytm code book
Opis:
The article contains a description of the quality control system based on optical detection algorithms. It plays an increasingly important in the production process. The development of new systems based on the technology of optical detection methods to a large degree can improve the production process at different stages.
Artykuł zawiera opis systemu kontroli jakości oparty na optycznych algorytmach detekcji. Wykrywanie uszkodzeń odgrywa coraz większą rolę w procesie produkcyjnym. Opracowanie nowych systemów opartych na technologiach optycznych metod wykrywania w dużym stopniu może usprawnić proces produkcji na różnych jego etapach.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2018, 8, 3; 35-38
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analyses of skin lesion areas after thresholding
Analiza obszarów zmian skórnych po segmentacji przez progowanie
Autorzy:
Michalska, Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841324.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
dermatoscopy
melanoma
thresholding
image region analysis
dermatoskopia
czerniak
segmentacja przez progowanie
analiza regionów obrazu
Opis:
Melanoma is one of the fastest spreading cancers.The aim of the article is to segment the skin lesionsfrom human skin dermatoscopic images covered by melanoma. Threshold segmentation was used, which allows a single skin lesionto be analyzed. Itshows the four areas of each based on their color. The created software monitors the border of skin lesion areas.Segmentation and analysis of the resulting images with different areas of skin change was carried out in the Matlab software.
Czerniak to jeden z najszybciej rozprzestrzeniających się nowotworów. Celem artykułu jest segmentacja zmiany skórnej z obrazów dermatoskopowych ludzkiej skóry objętych czerniakiem. Użyto segmentacj przez progowanie, która pozwala na analizę pojedyńczejzmiany skórnej. Ukazuje cztery obszary każdej z nich w oparciu o ich barwę. Stworzone oprogramowanie monitoruje granicę obszarów zmiany skórnej. Segmentacjai analiza powstałych obrazów z różnymi obszarami zmiany skórnej została przeprowadzona w środowisku Matlab.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 3; 9-12
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Odporna na zmianę orientacji obrazu obszarowa metoda segmentacji obrazów
Orientation independent region based image segmentation method
Autorzy:
Bal, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152677.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza obrazu
segmentacja obrazów
obszarowe metody segmentacji
segmentacja niezależna od orientacji
image analysis
image segmentation
region-based segmentation
scan direction independent segmentation
Opis:
W pracy przedstawiono istotne z punktu widzenia segmentacji obrazów, jak i ich analizy, zagadnienie zależności wyniku segmentacji obrazu od jego orientacji. Jako rozwiązanie tego problemu dla segmentacji obrazu przez łączenie obszarów w pracy zaproponowano równoległą metodę segmentacji. Rozważania teoretyczne zostały zilustrowane prezentacją wyników uzyskanych zależną i niezależną (tzn. równoległą) od orientacji metodą segmentacji obrazów.
In this article important problem for image segmentation and image analysis it is problem of dependence between image orientation and image segmentation results is presented. As a solution of this problem in case of image segmentation by region merging new parallel image segmentation method is proposed. As an illustration of theoretical analysis of this problem results obtained from orientation dependent and independent (it is parallel) method are also presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 5, 5; 12-14
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Poprawa wiarygodności wyników analizy obrazów poprzez zastosowanie metod segmentacji odpornych na zmianę orientacji obrazu
Improvement of image analysis reliability by using oreintation independent region based image segmentation method
Autorzy:
Bal, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154377.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza obrazu
segmentacja obrazów
obszarowe metody segmentacji
segmentacja niezależnie od orientacji
image analysis
image segmentation
scan direction independent segmentation
region based segmentation
Opis:
W pracy przedstawione zostało istotne z punktu widzenia segmentacji obrazów, jak i ich analizy, zagadnienie zależności wyniku segmentacji obrazu od jego orientacji. Jako rozwiązanie tego problemu dla segmentacji obrazu przez łączenie obszarów w pracy zaproponowano równoległą metodę segmentacji. Rozważania teoretyczne zostały zilustrowane prezentacją wyników uzyskanych zależną i niezależną (tzn. równoległą) od orientacji metodą segmentacji obrazów.
In this article important problem for image segmentation and image analysis is dependence between image orientation and image segmentation results is presented. As a solution of this problem in case of image segmentation by region merging new parallel image segmentation method is proposed. As an illustation of theoretical analysis of this problem results obtained from oreintation dependent and independent (it is parallel) method are also presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 153-156
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new high-efficiency procedure for aggregate gradation determination of the railway ballast by means image recognition method
Autorzy:
Guerrieri, M.
Parla, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/231252.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
balast kolejowy
kruszywo
analiza obrazu
segmentacja
uziarnienie kruszywa
railway ballast
aggregate
image analysis
segmentation
aggregate gradation
Opis:
The mechanical characteristics of the railway superstructure are related to the properties of the ballast, and especially to the particle size distribution of its grains. Under the constant stress-strain of carriages, the ballast can deteriorate over time, and consequently it should properly be monitored for safety reasons. The equipment which currently monitors the railway superstructure (like the Italian diagnostic train Archimede) do not make any “quantitative” evaluation of the ballast. The aim of this paper is therefore to propose a new methodology for extracting railway ballast particle size distribution by means of the image processing technique. The procedure has been tested on a regularly operating Italian railway line and the results have been compared with those obtained from laboratory experiments, thus assessing how effective is the methodology which could potentially be implemented also in diagnostic trains in the near future.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2013, 59, 4; 469-482
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-line signal change detection for image segmentation with application in the ceramic tile industry
Autorzy:
Sušac, Filip
Matić, Tomislav
Aleksi, Ivan
Keser, Tomislav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173520.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
segmentation
edge detection
biscuit tile
image processing
visual inspection
ceramic industry
segmentacja
wykrywanie krawędzi
przetwarzanie obrazu
oględziny
przemysł ceramiczny
Opis:
In the ceramic industry, quality control is performed using visual inspection in three different product stages: green, biscuit, and the final ceramic tile. To develop a real-time computer visual inspection system, the necessary step is successful tile segmentation from its background. In this paper, a new statistical multi-line signal change detection (MLSCD) segmentation method based on signal change detection (SCD) method is presented. Through experimental results on seven different ceramic tile image sets, MLSCD performance is analyzed and compared with the SCD method. Finally, recommended parameters are proposed for optimal performance of the MLSCD method.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e137121, 1--11
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 31-45 z 56

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies