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 54
Tytuł:
Wydzielanie kompleksów krajobrazowo-roślinnych na zdjęciach Landsat ETM+ z zastosowaniem procedury region growing
Distinguishing landscape-vegetation complexes on Landsat ETM+ images using a region growing procedure
Autorzy:
Kosiński, K.
Hoffmann-Niedek, A.
Zawiła, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1050656.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
kompleks roślinny
segmentacja obrazu
Region Growing
ETM+
vegetation complex
image segmentation
region growing
Opis:
Celem pracy jest delimitacja kompleksów krajobrazowo-roślinnych na wieloczasowych zdjęciach Landsat ETM+. Kompleks krajobrazowo-roślinny to niewielka jednostka geobotaniczna nawiązująca do nanochory w hierarchicznym systemie jednostek fizycznogeograficznych. Kompleksy wydziela się jako względnie jednorodne segmenty obrazu z zastosowaniem procedury Region Growing. Analizowany jest dobór opcji procedury i granicznej odległości euklidesowej (SED). Zalecana jest opcja aktualizacji średniej. Nie stwierdzono możliwości ustalenia konkretnej wartości SED dla poszczególnych typów kompleksów. Stąd konieczność ręcznego doboru SED dla każdego z segmentów.
The aim of the article was the delimitation of landscape-vegetation complexes on multitemporal Landsat ETM+ images. A landscape-vegetation complex is a small geobotanic unit corresponding to a nanochore level of physico-geographical units (Matuszkiewicz, 1990, 1992; Richling, Solon, 2002). A landscape-vegetation complex consists of one or both of the two main components: plant communities (phytocoenoses) and anthropogenic forms of relief and land cover (excavations, water reservoirs, ditches, dams, roads, buildings etc.). A landscape-vegetation complex is useful for mapping terrains under spatially-differentiated anthropogenic pressure. Landscape-vegetation complex may be visually interpreted on diachronic composition of panchromatic data. The composition used in this paper consist of the three bands: - red component: ETM(8) acquired in September, - green component: ETM(8) acquired in May, - blue component: ( ETM(1) + ETM(2) + ETM(3) ) / ETM(8), September data. Nine types of complexes may be distinguished on the composition (Kosiński, 2005): - waters, - build up and railway areas, - pine woods, - broadleaf forests and thickets, - arable lands and four categories of grasslands. In this project, landscape-vegetation complexes have been interactively delimited as semi-homogeneous image segments using a Region Growing procedure. 6 interpreters participated in this work. Procedure options and Spectral Euclidean distance (SED) were interactively adjusted for each segment and different options were tested. The update region mean option was assumed to be recommended. In forest areas, the required spectral Euclidean distance was low and in grasslands it is higher. However, there is no possibility to use one SED value for any type of complex. It may be manually adjusted for each segment. Complexes were classified on the basis of colour component values. Aerial photos and topographic maps were used as additional data.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 341-350
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie analizy wielkości i kształtu w klasyfikacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+
The application of the size and shape analysis in meadow classification on Landsat ETM+ images
Autorzy:
Kosiński, K.
Hoffmann-Niedek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131094.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
segmentacja obrazu
kształt
wielkość
klasyfikacja
użytkowanie łąk
image segmentation
shape
size
classification
grassland utilisation
Opis:
W naturalnym procesie widzenia z obrazu wydzielane są względnie jednorodne segmenty (Laliberte et al., 2004). Analizowane są takie cechy segmentów, jak kolor, tekstura, częstotliwość przestrzenna, położenie, wielkość, kształt, orientacja, ruch, efekt stereo (Zipser, Lamme, Shiller, 1996; Bach M., Meigen T., 1999; Jacob P., 2003). Znaczenie koloru w wizualnej interpretacji użytków zielonych na zdjęciach Landsat ETM+ można ocenić na podstawie analizy porównawczej składowych barwnych segmentów obrazu. Analiza barwna kompleksów krajobrazowo-roślinnych wydzielonych na mapie satelitarnej doliny Luciąży pozwala wyróżnić cztery kategorie użytków zielonych (Kosiński, 2005). Celem pracy jest określenie znaczenia wielkości i kształtu kompleksów w interpretacji użytków zielonych. Praca jest kontynuacją badań w dolinie Luciąży na Równinie Piotrkowskiej. Kompleksy krajobrazowo-roślinne (jednostki geobotaniczne w randze przestrzennej uroczyska) wydzielano na kompozycji dwóch zdjęć Landsat ETM+. Do delimitacji kompleksów zastosowano interaktywne grupowanie pikseli metodą Region Growing. Analiza wielkości i kształtu wydzielonych w ten sposób segmentów obrazu pozwala odróżnić łąki użytkowane na siedliskach świeżych od pozostałych użytków zielonych, roślinności darniowej i muraw. Wg dobranych empirycznie kryteriów jedenaście spośród trzynastu badanych kompleksów tego typu było prawidłowo sklasyfikowanych. Spośród pozostałych 39 kompleksów użytków zielonych 37 zostało zakwalifikowanych prawidłowo. Połączenie wyników klasyfikacji wg składowych barwnych z klasyfikacją wg wielkości i kształtu pozwala dobrać parametry klasyfikacji pozwalającej wyeliminować błędy operatora w klasyfikacji łąk użytkowanych na siedliskach świeżych. Wyniki wymagają weryfikacji na szerszym materiale, w szczególności rozszerzenia badań na inne mezoregiony.
Image processing during the human vision process tends to generalize images into homogenous areas. When interpreting grasslands on aerial photos and satellite images, image segments are understood as quasi-homogeneous vegetation units: what looks similar in a remotely sensed image is assumed to be similar in nature as well. Image segments are distinct due to a number of cues, including: color, texture, spatial frequency, contrast, size, shape, location, orientation, motion and stereo effect. It was found that four classes of meadow landscape-vegetation complexes may be distinguished based on colour components of the composition of two Landsat ETM+ images. Landscape-vegetation complexes are small geobotanic units corresponding to the nanochore level of physico-geographical units. The aim of this article was to find additional cues useful for meadow interpretation on satellite images. The hypothesis was that it was possible to employ size and shape factors in interpreting grasslands areas. Length, perimeter and area were measured for 52 segments. Classification parameters were adjusted in an empirical manner. Two indexes were produced: a stretch index and a size index calculated based on the three factors. Both indexes are required for identification of fresh meadows in use (complexes of U type), in opposition to other categories of grasslands. 13 U-type landscape--vegetation complexes were found during terrain research. Among them, 11 were correctly classified. 2 complexes of other types were incorrectly classified as U-type. Size and shape analysis appears to be an additional criterion in grassland interpretation.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 331-339
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
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:
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:
Image segmentation method of mine pass soil and ore based on the fusion of the confidence edge detection algorithm and mean shift algorithm
Metoda segmentacji obrazu gleby i rudy w oparciu o połączenie algorytmu wykrywania krawędzi ufności i algorytmu zmiany średniej
Autorzy:
Jin, Feng
Zhan, Kai
Chen, Shengjie
Huang, Shuwei
Zhang, Yuansheng
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069766.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
edge detection
mean shift algorithm
image segmentation
wykrywanie krawędzi
algorytm zmiany średniej
segmentacja obrazu
Opis:
In the execution of edge detection algorithms and clustering algorithms to segment image containing ore and soil, ore images with very similar textural features cannot be segmented effectively when the two algorithms are used alone. This paper proposes a novel image segmentation method based on the fusion of a confidence edge detection algorithm and a mean shift algorithm, which integrates image color, texture and spatial features. On the basis of the initial segmentation results obtained by the mean shift segmentation algorithm, the edge information of the image is extracted by using the edge detection algorithm based on the confidence degree, and the edge detection results are applied to the initial segmentation region results to optimize and merge the ore or pile belonging to the same region. The experimental results show that this method can successfully overcome the shortcomings of the respective algorithm and has a better segmentation results for the ore, which effectively solves the problem of over segmentation.
W procesie algorytmu wykrywania krawędzi ufności i algorytmu grupowania do segmentacji obrazu zawierającego rudę i glebę, obraz rudy o bardzo podobnych cechach tekstury nie może być skutecznie segmentowany, gdy oba algorytmy są używane osobno. W pracy zaproponowano nowatorską metodę segmentacji obrazu opartą na połączeniu algorytmu wykrywania krawędzi ufności i algorytmu zmiany średniej, który integruje kolor, teksturę i cechy przestrzenne obrazu. Na podstawie wstępnych wyników segmentacji uzyskanych przez algorytm segmentacji zmiany średniej informacja o krawędziach oryginalnego obrazu jest wyodrębniana za pomocą algorytmu wykrywania krawędzi opartego na stopniu ufności, a otrzymane wyniki są stosowane do początkowych wyników segmentacji obszaru w celu optymalizacji i scalenia rudy lub gleby należących do tego samego obszaru. Wyniki eksperymentalne pokazują, że metoda ta może skutecznie przezwyciężyć wady odpowiedniego algorytmu i daje lepsze wyniki segmentacji dla rudy, co dobrze rozwiązuje problem nadmiernej segmentacji.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2021, 37, 4; 133--152
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
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:
Image Segmentation Based Determination of Elastane Core Yarn Diameter
Określenie średnic elastomerowych przędz rdzeniowych poprzez segmentacyjną analizę obrazu
Autorzy:
Hladnik, A.
Pavko-Čuden, A.
Farajikhah, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232473.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
elastane core yarn
image analysis
image segmentation
yarn diameter
rdzeń przędzy
analiza obrazu
segmentacja obrazu
średnica przędzy
Opis:
Yarn diameter is one of the key knitted fabric parameters, whose accurate determination, however, continues to be a difficult task. The goal of the study presented was to calculate the diameter of dry and wet relaxed yarns with and without incorporated elastane using imageprocessing and -analysis tools implemented in MATLAB. Compared to the images of wet relaxed samples, a much more sophisticated segmentation approach had to be implemented for dry relaxed yarn images due to their weaker yarn-background contrast. The values calculated were compared with those obtained with the conventional yarn thickness determination method developed by Sadikov. Linear correlation between the two techniques was found to be substantial – coefficients of determination for the yarn diameters of the wet and dry relaxed samples were 0.87 and 0.72, respectively. Unlike Sadikov’s method, our newly developed technique calculates yarn core diameter without hairiness.
Średnica przędz jest jednym z podstawowych parametrów dzianin, którego dokładna ocena jest jednak bardzo trudna. Celem przedstawionych badań było obliczenie średnicy suchych i mokrych przędz relaksowanych zawierających i niezawierających włókna elastomerowe. Zastosowano analizę obrazów i narzędzia programu MATLAB. W porównaniu do przędz wilgotnych znacznie trudniejsze było określenie średnic relaksowanych przędz suchych ze względu na znacznie słabszy kontrast w stosunku do tła. Wartości obliczone były porównywane z wartościami uzyskanymi za pomocą konwencjonalnych metod określenia grubości przędz opracowanymi przez Sadikova. Stwierdzono, że korelacje liniowe pomiędzy obydwoma technikami pomiarowymi były satysfakcjonujące. Uzyskano współczynniki korelacji 0.87 dla przędz mokrych i 0.72 dla przędz suchych. W przeciwieństwie do metody Sadikova nasza nowoopracowana technika pozwala na obliczenie średnicy rdzenia przędzy bez włochatości.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2016, 2 (116); 29-36
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
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:
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:
Implementation and evaluation of medical imaging techniques based on conformal geometric algebra
Autorzy:
Franchini, Silvia
Gentile, Antonio
Vassallo, Giorgio
Vitabile, Salvatore
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329970.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
medical image segmentation
medical image registration
computational geometry
Clifford algebra
conformal geometric algebra
segmentacja obrazu
rejestracja obrazu medycznego
geometria obliczeniowa
algebra Clifforda
Opis:
Medical imaging tasks, such as segmentation, 3D modeling, and registration of medical images, involve complex geometric problems, usually solved by standard linear algebra and matrix calculations. In the last few decades, conformal geometric algebra (CGA) has emerged as a new approach to geometric computing that offers a simple and efficient representation of geometric objects and transformations. However, the practical use of CGA-based methods for big data image processing in medical imaging requires fast and efficient implementations of CGA operations to meet both real-time processing constraints and accuracy requirements. The purpose of this study is to present a novel implementation of CGA-based medical imaging techniques that makes them effective and practically usable. The paper exploits a new simplified formulation of CGA operators that allows significantly reduced execution times while maintaining the needed result precision. We have exploited this novel CGA formulation to re-design a suite of medical imaging automatic methods, including image segmentation, 3D reconstruction and registration. Experimental tests show that the re-formulated CGA-based methods lead to both higher precision results and reduced computation times, which makes them suitable for big data image processing applications. The segmentation algorithm provides the Dice index, sensitivity and specificity values of 98.14%, 98.05% and 97.73%, respectively, while the order of magnitude of the errors measured for the registration methods is 10-5.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 3; 415-433
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
KHM clustering technique as a segmentation method for endoscopic colour images
Autorzy:
Frąckiewicz, M.
Palus, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907830.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
segmentacja obrazu
obraz barwny
biomedycyna
biomedical colour image segmentation
k-harmonic means technique
kappa-means technique
Opis:
In this paper, the idea of applying the k-harmonic means (KHM) technique in biomedical colour image segmentation is presented. The k-means (KM) technique establishes a background for the comparison of clustering techniques. Two original initialization methods for both clustering techniques and two evaluation functions are described. The proposed method of colour image segmentation is completed by a postprocessing procedure. Experimental tests realized on real endoscopic colour images show the superiority of KHM over KM.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 1; 203-209
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Analysis of the effectiveness of selected segmentation methods of anatomical brain structures
Analiza skuteczności wybranych metod segmentacji struktur anatomicznych mózgu
Autorzy:
Dzierżak, R.
Michalska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408448.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
brain imaging
image segmentation
magnetic resonance imaging
obrazowanie mózgu
segmentacja obrazu
rezonans magnetyczny
Opis:
An important aspect of analysis medical images is acknowledging the role of the segmentation process of individual anatomical structures. This process allows to show the most important diagnostic details. Owing to the segmentation the areas of interest (ROI) it is possible to adapt the methods of further image analysis considering the specification of selected elements. This process has been widely used in medical diagnostics. The article presents the use of segmentation by thresholding, segmentation by region growth and by edge detection to extract the parts of the human brain the user is interested in. The series of MRI (magnetic resonance imaging) images were used. The aim of the research was to develop the methods that would allow comparing the effectiveness various types of anatomical brain structures’ segmentation in two dimensions. The above methods present the different impact that selected types of segmentation, masks or parameters have on the most accurate depiction of a selected human brain element.
Istotnym aspektem analizy obrazów medycznych jest dostrzeżenie roli procesu segmentacji poszczególnych struktur anatomicznych. Proces ten pozwala na ukazanie najistotniejszych pod względem diagnostycznym szczegółów. Dzięki segmentacji obszarów zainteresowania (ROI) możliwe jest odpowiednie dostosowanie metod dalszej analizy obrazów uwzględniając specyfikę wybranych elementów. Proces ten znalazł rozległe zastosowanie w diagnostyce medycznej. W artykule przedstawiono wykorzystanie segmentacji przez progowanie, przez rozrost regionów oraz przez wykrywanie krawędzi, w celu wyodrębnienia interesujących użytkownika części ludzkiego mózgu. Wykorzystano serie obrazów MRI (rezonans magnetyczny). Celem badań było opracowanie metod, które pozwolą porównać skuteczność różnych typów segmentacji struktur anatomicznych mózgu w dwóch wymiarach. Zaprezentowane metody pokazują różny wpływ wybranych rodzajów segmentacji, masek czy parametrów na dokładniejsze ukazanie poszczególnych elementów ludzkiego mózgu.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2018, 8, 2; 58-61
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Segmentation of digital images from a road traffic videorecorder
Segmentacja obrazów cyfrowych z wideorejestracją ruchu drogowego
Autorzy:
Czapla, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/197749.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
ruch drogowy
wideorejestracja
segmentacja obrazu cyfrowego
road traffic
video recording
segmentation of digital image
Opis:
The proposed segmentation method uses the two-layer data model of digital images. The two-layer data model consists of a different value layer and a base value layer. An original image pixel values are obtained by appropriate combining pixel values of both layers. A base pixel value together with corresponding difference pixel values constitute a data cluster. The principle of segmentation is division of an image greyscale into disjoint ranges and assigning of individually base values to the proper ranges. The segmentation process utilizes the base values mainly and therefore proposed technique is computationally attractive.
W proponowanej metodzie segmentacji wykorzystuje się dwuwarstwowy model danych obrazów cyfrowych. Model ten składa się z warstwy wartości różnicowych oraz warstwy wartości bazowych. Pierwotna wartość piksela jest otrzymywana przez odpowiednie łączenie wartości pikseli z obu warstw. Wartość bazowa piksela wraz z odpo-wiadającymi mu wartościami różnicowymi tworzą klaster danych. Zasada segmentacji polega na podziale przedziału poziomów szarości na rozłączne zakresy oraz przyporządkowaniu poszczególnych wartości bazowych do odpowiednich zakresów. W procesie segmentacji wykorzystywane są głównie wartości bazowe i dlatego proponowana technika jest oblicze-niowo atrakcyjna.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2012, 74; 27-36
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Segmentation of medical images in the half-byte data format
Autorzy:
Czapla, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333025.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
reprezentacja obrazu cyfrowego
segmentacja obrazu
digital image representation
half-byte image format
image segmentation
Opis:
The paper presents a method of image segmentation applying the half–byte data format. The half–byte data format is an image representation that consists of two types of image pixel values, pixel base values and calculated pixel difference values. Original image pixel value is obtained by joining pixel difference value and corresponding base pixel value. The layout of base pixels value is in accordance with detected regions. Segmentation based on the half–byte image date format uses simply algorithm and is attractive computationally. The paper presents also results of segmentation medical test images converted into the half–byte data format.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 179-185
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 31-45 z 54

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