Wszystkie pola: segmentacja obrazu - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Akwizycja i wstępna segmentacja obrazu dla terminali GSM
Image acquisition and preliminary segmentation on smart phones
Autorzy:: Nikiel, S.
Moczulski, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/153103.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: terminale GSM
akwizycja obrazu
segmentacja obrazu
image acquisition
preliminary segmentation
smartphones
Opis:: Aparaty cyfrowe oraz możliwości obliczeniowe terminali GSM typu "smart phone" umożliwiają wstępną segmentację elementów obrazu i obniżenie kosztów transferu obrazu cyfrowego w aplikacjach wielowarstwowych. Możliwość analizy obrazu w urządzeniu mobilnym umożliwia zastosowanie go np. do osobistej identyfikacji produktu. Użytkownik mógłby uzyskać informacje mogące mieć znaczenie np. w unikaniu produktów alergizujących. Artykuł omawia algorytmy segmentacji obrazu specyficzne dla środowiska urządzenia mobilnego. Zostanie przedstawiona prototypowa aplikacja J2ME realizująca akwizycję obrazu oraz jego wstępną segmentację pod kątem rozpoznawania kodu kreskowego i cyfr EAN13.
New GSM terminals are equipped with digital cameras. "Smart phones" offer better bandwidth and multimedia capabilities. Image acquisition and segmentation, while performed on wireless devices, broaden area of mobile applications. Image resolution and computation power of GSM devices are too limited for a complete image recognition system. However, pre-processing performed locally can drastically reduce costs of further data transfers between mobile clients and internet-based servers (in a multi-tier image recognition system). Image segmentation based on mobile platforms can be used to develop a system for personal product identification. This can be performed through the analysis of EAN13 barcode standard images. Based on the product ID, a potential user could obtain information on product composites and additives. The ID might be valuable, for instance in identification of allergenic additives in the processed food. The aim of the paper is to present the recent research results on mobile image processing based on GSM terminals. We propose the image processing algorithms appropriate for resource limited mobile environment. The tests were performed on the J2ME application performing image acquisition and segmentation of the EAN13 barcode.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2006, R. 52, nr 6, 6; 69-71
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Metoda segmentacji odcinkowej obrazu rastrowego z wykorzystaniem strategii ewolucyjnych
Autorzy:: Murawski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/273263.pdf
Data publikacji:: 2000
Wydawca:: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:: segmentacja obrazu
strategie ewolucyjne
Opis:: Przedstawiono możliwości wykorzystania strategii ewolucyjnych w zadaniach segmentacji obrazu. Zaprezentowano algorytm ekstrakcji parametrów odcinków na obrazach rastrowych.
Źródło:: Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki; 2000, R. 6, nr 14, 14; 121-138
1427-3578
Pojawia się w:: Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Active contour segmentation of disjoint objects applied to medical images
Autorzy:: Pięta, Ł.
Tomczyk, A.
Szczepaniak, P. S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333451.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: segmentacja obrazu
image segmentation
potential active contours
Opis:: Potential contours are methods for automatic image analysis. In the present paper, potential contours adapted in the supervised way are used for segmentation of disjoint objects and examined using medical images.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2008, 12; 163-168
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Kernel K-Means clustering algorithm for identification of glaucoma in ophthalmology
Autorzy:: Stapor, K.
Bruckner, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333803.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: grupowanie
segmentacja obrazu
clustering
image segmentation
kernel-based learning
Opis:: This paper presents the improved version of the classification system for supporting glaucoma diagnosis in ophthalmology, proposed in [4]. In this paper we propose the new segmentation step based on the kernel K-Means clustering algorithm which enable for better classification performance.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2005, 9; 167-172
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Metoda komputerowej analizy obrazu dla pieców szklarskich
A project and a prototype of the computer image analysis system for glass furnaces
Autorzy:: Rotter, P.
Skowiniak, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/153656.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: proces wytopu szkła
segmentacja obrazu
glass melting process
image segmentation
Opis:: Sterowanie płomieniem w piecach szklarskich odbywa się przede wszystkim na podstawie obrazu lustra szkła dostarczonego przez kamerę zamontowaną w górnej części komory pieca. W zaproponowanej metodzie dokonuje się pomiaru zdefiniowanych parametrów procesu topienia szkła na podstawie automatycznej analizy obrazu. Algorytm uwzględnia ewentualną asymetrię ustawienia kamery, a także wykrywa osad, który zwykle gromadzi się na obiektywie kamery. Eksperymenty przeprowadzone na obrazach z kilku hut szkła wskazują jednoznacznie, że proponowana metoda może być z powodzeniem stosowana do automatyzacji procesu wytopu szkła.
Control of glass furnaces is performed mainly based on image of the glass surface which is captured by a camera mounted in the upper part of the furnace. The operator controls the process based on amount and displacement of batch on the surface. The main drawback of manual control is lack of opportunity for effective optimization of the process. Manual control, even by an experienced operator, is rather far from optimal, especially as it takes several hours before the results can be observed and assessed. Setting too low temperature results in decreasing the quality of the production, while too high temperature increases energy consumption and pollution, especially emission of NOx. Automatic calculation of the process variables may be used in a long-term learning for finding the optimal control as a function of the process state. The proposed method consists in a measurement of the process variables based on the analysis of the image captured by the camera in the glass furnace. The method includes automatic detection of batch borders, calculation of batch coverage in several zones defined by the user and calculation of indicators of batch asymmetry (considering asymmetry of the camera location, if exists). In addition, the algorithm allows for detection of sediment which usually settles at the camera lens.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 7, 7; 684-687
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Computer-aided diagnosis of breast cancer using gaussian mixture cytological image segmentation
Autorzy:: Kowal, M.
Filipczuk, P.
Obuchowicz, A.
Korbicz, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333385.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: segmentacja obrazu
klasyfikacja
rak piersi
image segmentation
classification
breast cancer
Opis:: This paper presents an automatic computer system to breast cancer diagnosis. System was designed to distinguish benign from malignant tumors based on fine needle biopsy microscope images. Studies conducted focus on two different problems, the first concern the extraction of morphometric and colorimetric parameters of nuclei from cytological images and the other concentrate on breast cancer classification. In order to extract the nuclei features, segmentation procedure that integrates results of adaptive thresholding and Gaussian mixture clustering was implemented. Next, tumors were classified using four different classification methods: k–nearest neighbors, naive Bayes, decision trees and classifiers ensemble. Diagnostic accuracy obtained for conducted experiments varies according to different classification methods and fluctuates up to 98% for quasi optimal subset of features. All computational experiments were carried out using microscope images collected from 25 benign and 25 malignant lesions cases.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 257-262
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Segmentation of tomographic data by hierarchical watershed transform
Autorzy:: Sramek, M.
Dimitrov, L. I.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/332935.pdf
Data publikacji:: 2002
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: segmentacja obrazu
skala przestrzeni
image segmentation
hierarchical watershed transform
scale space
Opis:: The aim of the proposed watershed based image segmentation technique is to split images into spatially homogeneous regions, which can be further processed by different image analysis tools. The advantage of such approach, in comparison to pixel oriented processing, is its lower sensitivity to superimposed noise due to averaging of regions properties over their area. The watershed segmentation technique is based on interpretation of an image as a topographic relief and on simulation of flow of water along steepest descent paths called downstreams. Thus, for each local minimum of the image, a drainage region is defined, which, if computed for a gradient image, represents an area with approximately constant properties. The segmentation technique is further extended for multi-scale image analysis by means of Gaussian smoothing. The aim of smoothing is to suppress image details that are smaller than standard deviation of the Gaussian. However, smoothing results not only in the desired increase of region size, but it also affects position of region boundaries, at least for larger standard deviations of the Gaussian filter. Therefore a new technique is proposed, based on region hierarchies, which enables to transfer region contours with precise position from the levels with low smoothing to levels with higher smoothing. Thus, segmentation of an image into large regions, but with exact contours, is obtained.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2002, 3; MI161-169
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Wstępna ocena możliwości wykorzystania obrazów satelitarnych aster w monitorowaniu lodowców Svalbardu
Preliminary assessment of aster images applicability in monitoring the Svalbard glaciers
Autorzy:: Błaszczyk, M.
Drzewiecki, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/129719.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: ASTER
lodowiec
klasyfikacja
eCognition
segmentacja obrazu
tekstura
glacier
classification
segmentation
texture
Opis:: Celem prezentowanej pracy była ocena możliwości wykorzystania obrazów satelitarnych ASTER do określenia stopnia uszczelinienia powierzchni lodowców Svalbardu. Pierwszy etap badań polegał na określeniu granic lodowców. Przetestowano metody stosowane w tym celu w ramach projektu GLIMS (Global Land Ice Measurement from Space) oraz zaproponowano własne podejście oparte o wykorzystanie obrazu nasycenia uzyskanego na drodze transformacji IHS kompozycji barwnej z kanałów 345. Dla oddzielenia lodowców od obszarów kry lodowej zaproponowano wykorzystanie wybranych miar teksturalnych. Próby wyodrębnienia w granicach wydzielonych wcześniej lodowców obszarów uszczelinionych na drodze klasyfikacji nadzorowanej nie dały zadowalających rezultatów. Ostatnia część przeprowadzonych badań miała na celu przygotowanie obrazu satelitarnego do klasyfikacji obiektowej w programie eCognition poprzez opracowanie uniwersalnych parametrów segmentacji. Uzyskanie satysfakcjonujących rezultatów segmentacji w oparciu o kanały spektralne obrazu ASTER wymagało stosowania dla poszczególnych lodowców różnych parametrów skali, kształtu i zwartości, co znacząco utrudniałoby automatyzację procesu klasyfikacji. Poprawę rezultatów osiągnięto przeprowadzając wstępną segmentację w oparciu o 1 kanał obrazu ASTER, a dokładniejszą w oparciu o obraz tekstury uzyskany w programie MaZda. Otrzymane rezultaty segmentacji pozwalają przypuszczać, iż możliwe będzie przeprowadzenie klasyfikacji obiektowej w programie eCognition, której rezultatem będzie wydzielenie jako osobnej klasy obszarów uszczelinionych.
ASTER images applicability to surface crevassing assessment of tidewater glacier in southern Spitsbergen, Svalbard was investigated. In the first phase of research, the glaciers spatial extent determination methods were investigated - spectral bands rationing and Normalized Difference Snow Index (NDSI). A new method based on saturation image obtained by intensity-hue-saturation transformation of 345 colour composite was tested as well. Image texture parameters were applied to separate ice floats from glaciers. The supervised classification of original spectral bands for crevassed areas identification failed. Better results were achieved using chosen texture images, but still too many other glacier areas (e.g. dark moraines or streams on glacier surface) were classified as crevasses. In the last stage of research, object-oriented image analysis software (eCognition) was used. The parameters for ASTER image segmentation, resulting in determination of crevassed glacier areas as separate image segments, were searched. To achieve such a goal, image segmentation performed using ASTER spectral bands required different scale, shape and compactness factors for individual glaciers. This is because glacier dynamics and morphology differ, causing differences in shapes and extent of crevassed areas. Satisfactory results were achieved after the application of a two-level segmentation procedure: ASTER spectral band 1 segmentation using large scale parameter and than MaZda software computed texture image segmentation with a small-scale factor. The research confirmed the applicability of satellite ASTER images for monitoring the Svalbard glaciers. The spatial extent of the glaciers was determined by simple thresholding of transformed spectral bands and texture images. Furthermore, obtained segmentation results should enable successful application of object oriented image classification in eCognition to mapping of crevassed glacier areas. Such a classification is planned as the next stage of the research.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 29-39
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Closest paths in graph drawings under an elastic metric
Autorzy:: Baran, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/330666.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: elastic shape analysis
pattern recognition
superpixel segmentation
analiza kształtu
rozpoznawanie wzorca
segmentacja obrazu
superpiksel
Opis:: This work extends the dynamic programming approach to calculation of an elastic metric between two curves to finding paths in pairs of graph drawings that are closest under this metric. The new algorithm effectively solves this problem when all paths between two given nodes in one of these graphs have the same length. It is then applied to the problem of pattern recognition constrained by a superpixel segmentation. Segmentations of test images, obtained without statistical modeling given two shape endpoints, have good accuracy.
Źródło:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2018, 28, 2; 387-397
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

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

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "segmentacja obrazu" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język