Informacja

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

Wyszukujesz frazę "region growing" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
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:
Finger joint synovitis detection in ultrasound images
Autorzy:
Radlak, K.
Frackiewicz, M.
Palus, H.
Smolka, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/947702.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
synovitis
finger joint
seeded region growing
ultrasound imaging
image segmentation
obrazowanie
ultrasonografia
segmentacja obrazu
Opis:
Ultrasonography has proved its usefulness in the evaluation of joint inflammations caused by rheumatoid arthritis. The illness severity is scored by human examiners based on their experience, but some discrepancies in the final diagnosis and treatment frequently occur. Therefore, the main aim of this work is the elaboration of an automatic method of the localization of finger joint inflammation level in ultrasound images. In this paper we propose a novel, fully automated framework for synovitis region segmentation. In our approach we compare several bones and joint localization methods based on the seeded region growing technique, which is combined with different speckle noise filtering algorithms. This technique extracts a region from the image using some predefined criteria of similarity between initially selected point and the pixels in its neighborhood. The seed point is localized automatically as the darkest patch within a small region between two detected finger bones close to the joint. The region affected by synovitis is found using the adopted criterion of homogeneity based on a patch to patch similarity measure. The obtained results exhibit a satisfying accuracy in comparison with the annotations prepared by an expert and the results delivered by semi-automatic methods that require manual bones delineation.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 2; 235-245
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The concept of image processing algorithms for assessment and diagnosis of hydrocephalus in children
Algorytmy przetwarzania obrazów dla potrzeb oceny i diagnozy wodogłowia u dzieci
Autorzy:
Węgliński, T.
Fabijańska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/159283.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Elektrotechniki
Tematy:
wodogłowie
diagnostyka wodogłowia
tomografia komputerowa
segmentacja obrazów
rozrost obszaru
hydrocephalus
CT
image segmentation
region growing
Opis:
This paper presents a concept of image processing and analysis algorithms for an automatic assessment of hydrocephalus in children's brain. Presented research was inspired by the medical need for tools performing an automatic (or at least semi-automatic) detection and quantitative evaluation of this lesion. Algorithms for precise segmentation of hydrocephalus and determination of its volume from three dimensional CT brain scans were introduced. Specifically, for brain and hydrocephalus segmentation, region growing approach was proposed. Results of applying the developed method to real CT data sets were presented and discussed. The analysis of the results show that in future, the proposed algorithms can be helpful tool for diagnosis of hydrocephalus.
W niniejszym artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania algorytmów przetwarzania i analizy obrazów do automatycznej oceny i diagnostyki wodogłowia u dzieci. Inspiracją do badań była potrzeba stworzenia skutecznych narzędzi do automatycznej (lub co najmniej półautomatycznej) detekcji i ilościowej oceny tego schorzenia dla potrzeb współczesnej neurochirurgii. Artykuł zawiera opis opracowanych algorytmów segmentacji obszaru wodogłowia oraz całego mózgu metodą rozrostu obszaru, a także przedstawia algorytm obliczający stosunek objętości zmiany chorobowej do objętości całego mózgu. Niniejszy artykuł prezentuje rezultaty zastosowania proponowanych algorytmów do rzeczywistych danych obrazowych pochodzących z tomografu komputerowego. Analiza otrzymanych rezultatów pokazuje, że proponowane algorytmy mogą stanowić użyteczne narzędzie diagnostyczne do detekcji i oceny wodogłowia u dzieci.
Źródło:
Prace Instytutu Elektrotechniki; 2011, 251; 155-177
0032-6216
Pojawia się w:
Prace Instytutu Elektrotechniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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