Informacja

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

Wyszukujesz frazę "klasyfikacja obrazu" wg kryterium: Wszystkie pola


Tytuł:
Porównanie wyników klasyfikacji obrazów satelitarnych HYPERION i ALI
Comparison of HYPERION and ALI satellite imagery classification
Autorzy:
Hejmanowska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130788.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
klasyfikacja obrazu
HYPERION
ALI
image classification
Opis:
Celem przeprowadzonych badan było porównanie wyników klasyfikacji obrazów satelitarnych - hiperspektralnych: HYPERION i wielospektralnych: ALI, zarejestrowanych w zakresach spektralnych podobnych do obrazu: LANDSAT. Testy prowadzono na obszarze leżącym na wschód od aglomeracji krakowskiej, dla którego dysponowano obrazami z platformy EO – 1 zarejestrowanymi w 2006 roku, dzięki projektowi KBN (nr 3T 09D 09429). W badaniach wykorzystano oprogramowanie specjalistyczne (ENVI 4.1) dedykowane opracowaniom danych teletedetekcyjnych. Obrazy HYPERION zostały wstępnie przetworzone w celu usunięcia zakłóceń spowodowanych wpływem atmosfery i tzw. efektem „smiling”. Klasyfikacje przeprowadzono tylko metodami tradycyjnie wykorzystywanymi w przetwarzaniu obrazów wielospektralnych, czyli za pomocą klasyfikacji nienadzorowanej i nadzorowanej. Założenie metodyczne porównania wyników klasyfikacji polegało na wykorzystaniu dla obu obrazów tych samych uczących pól treningowych i podobnych pól kontrolnych wykorzystywanych do oceny dokładności. Ponadto wszystkie parametry zastosowanych algorytmów były równie_ identyczne dla obu obrazów. Pola treningowe i testowe wybierano manualnie z wykorzystaniem kompozycji barwnych. W trakcie prowadzenia testów zaistniała konieczność zredukowania liczby analizowanych kanałów obrazu HYPERION, ponieważ w przeciwnym razie nie uzyskiwano zadawalających wyników klasyfikacji. W takim przypadku dokładność klasyfikacji obrazu HYPERION była wyższa ni_ dokładność klasyfikacji obrazu ALI. Natomiast wynik klasyfikacji wszystkich kanałów obrazu HYPERION albo w ogóle był nie do zaakceptowania, albo wynik klasyfikacji był znacznie gorszy ni_ w przypadku ALI i ograniczonej liczby kanałów HYPERION.
The main aim of the research was to compare the results of satellite image classification: HYPERION and ALI, recorded in a spectral range similar to LANDSAT. Analyses were performed using the test area to the east of Krakow. Satellite iamges were obtained in 2006 thanks to scientific project KBN (no. 3T 09D 09429). The image processed with ENVI. HYPERION was initially preprocessed to remove so-called atmospheric effects, and so-called “similing” effect. The classification was performed using conventional spectral methods: unsupervised and supervised classification. The background of the comparison was applied in the same training and control area, and the same parameters of classification. Training and control areas ware selected using colour compositions. In the research, a need to reduce the amount of HYPERION channels emerged, otherwise the classification results would not be possible to interpret. In such case, the accuracy of HYPERION channel reduction classification was higher than that of ALI. The result of classification of all HYPERION image channels, however, was either completely unacceptable, or the classification result was much worse than in the case of ALI and limited number of HYPERION channels.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17a; 291-300
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ własności ortofotomapy cyfrowej na wyniki klasyfikacji obiektowej pokrycia terenu
The effect of ortophotomap properties on the results of object-based classification of land cover
Autorzy:
Adamczyk, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131020.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
ortofotomapa
true ortho
GEOBIA
analiza obiektowa
klasyfikacja obrazu
ortophotomap
true-ortho
object analysis
image classification
Opis:
Wysokorozdzielcza ortofotomapa lotnicza coraz częściej stosowana jest do wykonywania inwentaryzacji pokrycia terenu. W artykule postawiono tezę, że zadanie to może zostać zrealizowane za pomocą analizy obiektowej zobrazowań teledetekcyjnych (GEOBIA), jednak wynik zależy od cech jakościowych ortofotomapy, zastosowanej procedury przetworzeń oraz doświadczenia operatora. Za najważniejszy uznano pierwszy z tych czynników i odniesiono się do niego w świetle istniejących polskich wytycznych technicznych. Określono pożądane cechy ortofotomapy, które warunkują jakość wykonanej klasyfikacji obiektowej. W celu omówienia podzielono je na następujące grupy: rozdzielczość przestrzenna, liczba i rodzaj kanałów uczestniczących w procedurach klasyfikacyjnych, dokładność geometryczna i rodzaj ortorektyfikacji, cechy fotometryczne, lokalnie występujące błędy. Ich wpływ na procedurę klasyfikacyjną jest dwojaki: mogą one uniemożliwiać przeprowadzenie klasyfikacji lub przysporzyć dodatkowej pracy przy poprawianiu jej wyników. Uwzględnienie sformułowanych zaleceń znacznie ułatwi przeprowadzenie klasyfikacji tak wysokorozdzielczego zobrazowania.
High resolution ortophotomap is frequently used for land cover inventory. The paper presents conditions under which the task of automated image classification can be accomplished using GeoObject Image Analysis (GEOBIA): the ortophotomap quality, applied processing procedure, and operators experience. The first of them was recognized as most important and compared to the existing polish technical guidelines regarding the quality of the ortophotomap. The desired features of the remote sensing material were presented according to the following fields: spatial resolution of imagery, number and type of image bands used for classification procedure, geometrical accuracy, the type of orthorectification procedure, photometric properties, local errors. The recommendations are addressed for facilitating the object-based classification of high resolution orthophotomap. They are useful for planning the organizational issues of the aerial flight to acquire images used for land cover inventory. The presented guidelines are also useful for assessing the cost of the possible correction of the obtained land cover classification, if the recommendations cannot be met.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 9-18
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja pokrycia terenu z wykorzystaniem obrazów Sentinel-2A przetworzonych za pomocą metody głównych składowych (PCA)
Land cover classification using Sentinel-2A images processed by the principal components method (PCA)
Autorzy:
Kałużna, Urszula
Będkowski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2058371.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
teledetekcja
pokrycie terenu
EGiB
Sentinel-2A
PCA
nadzorowana klasyfikacja obrazu
remote sensing
land cover
Land and Buildings Register
supervised image classification
Opis:
Celem badań jest ocena możliwości realizacji klasyfikacji nadzorowanej z wykorzystaniem obrazów (komponentów) uzyskiwanych w wyniku przetworzenia oryginalnych obrazów Sentinel-2A za pomocą metody głównych składowych (PCA). Klasyfikację wykonano w ośmiu wariantach, z wykorzystaniem algorytmów najmniejszej odległości (MD, Minimum Distance) oraz największego prawdopodobieństwa (ML, Maximum Likelihood), przy czym zastosowano oryginalne kanały 2, 3, 4, 8 Sentinel-2A oraz różną liczbę komponentów. Wyniki klasyfikacji oceniono poprzez porównanie z danymi o pokryciu terenu według Ewidencji Gruntów i Budynków (EGiB). Przeprowadzenie klasyfikacji na ograniczonej do dwóch liczbie komponentów uzyskanych w procedurze PCA tylko nieznacznie zmieniło wyniki w porównaniu do klasyfikacji na oryginalnych, nieprzetworzonych kanałach Sentinel-2A. Najbardziej zbliżone do danych EGiB rezultaty uzyskano stosując klasyfikację ML kanałów oryginalnych, nieprzetworzonych lub używając wszystkich komponentów PCA. Podjęta próba porównania pokrycia terenu ustalonego za pomocą klasyfikacji obrazów satelitarnych z klasami pokrycia, które zostały wyodrębnione z mapy EGiB wykazała, że przetworzenie mapy z postaci wektorowej na rastrową wpływa istotnie na uzyskiwane wyniki.
The aim of the research is to assess the feasibility of supervised classification using images (components) obtained through processing the original Sentinel-2A images by means of the principal component method (PCA). The classification was performed in eight variants, using the algorithms of the minimum distance (MD) and the maximum likelihood (ML), with the original channels 2, 3, 4, 8 of Sentinel-2A and a various number of components. The results of the classification were assessed by comparing them to the land coverage data of Land and Buildings Register (Ewidencja Gruntów i Budynków – EGiB). Performing the classification on a number of PCA components limited to two only slightly altered the results compared to the classification on the original, raw Sentinel-2A channels. The results most similar to the EGiB data were obtained using the ML classification of the original channels, i.e. raw channels or using all PCA components. The attempt to compare the land coverage established by the classification of satellite images to the coverage classes that were extracted from the EGiB map revealed that processing the map from vector to raster form significantly influences the obtained results.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2020, 61; 19-37
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja stanu procesu spalania na podstawie analizy obrazu płomienia
Combustion process state classification based on flame image analysis
Autorzy:
Sawicki, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407700.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
płomień
spalanie
klasyfikacja obrazów
flame
combustion
image classification
Opis:
W pracy przedstawiono porównanie wybranych metod klasyfikacji obrazów dla współspalania pyłu węglowego i biomasy. Zdefiniowano dwie klasy spalania: stabilne i niestabilne dla dziewięciu wariantów z różnymi parametrami mocy oraz stałą ilością biomasy. Wyniki badań pokazują, poprawną klasyfikację obrazów dla założonych wariantów. Najlepsze wyniki uzyskano dla klasyfikatora K-NN z parametrem K = 7.
This paper presents comparison image classification method of cofiring biomass and pulverized coal. Defined two class of combustion: stable and unstable for nine variants with different power value parameters and fixed amount biomass. Experimental results show that achieved correct classification of images for the assumed variants. The best results were obtained with K-NN classifier (parameter K = 7).
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2016, 4; 77-80
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja ziarniaków kukurydzy w oparciu o neuronową identyfikację kształtu
The classification of maizes kernels with supporting neuronal identification of shape
Autorzy:
Boniecki, P.
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336706.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
ziarniak
kukurydza
klasyfikacja
neuronowa analiza obrazu
classification
maize
corn kernel
neuronal image analysis
Opis:
Celem pracy było wytworzenie systemu informatycznego wspomagającego proces klasyfikacji ziarniaków kukurydzy w oparciu o neuronową analizę obrazu. W pracy wykorzystano metodę identyfikacji różnic kształtów analizowanych obiektów w oparciu o tzw. superformułę, zaproponowaną przez Johana Gielisa, pozwalającą na reprezentację dowolnego kształtu za pomocą sześciu niezależnych parametrów.
The aim of work was producing the computer system helping the process of classification of corn kernels using neuronal image analysis. In the project was used method of identification of shapes differences using superformula proposed by John Gielis, permitting on representation of any shape with six independent parameters.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 3; 14-17
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metody wektorów nośnych oraz komputerowej analizy obrazu w klasyfikacji korzeni marchwi
Application of support vector machines and digital image analysis in carrot roots classification
Autorzy:
Janaszek, M.
Trajer, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290488.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
analiza obrazu
klasyfikacja
marchew
SVM
digital image analysis
classification
carrot
Opis:
W pracy poruszono zagadnienie podejmowania decyzji o przydatności przetwórczej marchwi na podstawie uproszczonej informacji o barwie jej korzeni. Sprawdzono w jakim stopniu barwa pozwoli na odwzorowanie skupień korzeni o podobnych cechach chemicznych, decydujących o dalszym przeznaczeniu surowca. Do klasyfikacji korzeni wykorzystano metodę wektorów nośnych (SVM). Barwę marchwi odczytano z cyfrowych obrazów jej korzeni. Trafność klasyfikacji w zbiorze testowym wskazuje, że barwę można wykorzystać do opracowania wielokryterialnej klasyfikacji marchwi pod względem jej przydatności przetwórczej.
The article presents the study concerning the question of deciding on the processing suitability of carrot on the basis of simplified information about the color of roots. A possibility of mapping clusters of carrot roots having a similar chemical composition, which determine the further allocation of raw material, was examined. In classification of the roots support vector machine (SVM) was used. Carrot color was read from a digital image of its roots. Classification accuracy in the test set indicates that the color can be used to develop a multi-classification of carrots in terms of its processing suitability.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 75-80
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody analizy obrazu – analiza obrazu mammograficznego na podstawie cech wyznaczonych z tekstury
Image analysis methods - analysis of mammographic image based on textural features
Autorzy:
Lazarek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408690.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
mammografia
obrazowanie medyczne
analiza tekstury
klasyfikacja obrazów
mammography
medical diagnostic imaging
image texture analysis
image classification
Opis:
W artykule przedstawiono analizę możliwości zastosowania cech wyznaczanych z tekstury do klasyfikacji wykrytych, na obrazie mammograficznym, obszarów zainteresowania – jako obszarów niezmienionych lub zmienionych chorobowo. Cechy tekstury wyznaczono na podstawie histogramu, macierzy gradientu, macierzy długości pasm oraz macierzy zdarzeń. Klasyfikację przeprowadzono z wykorzystaniem klasyfikatora k-NN. W wyniku przeprowadzonych eksperymentów poprawnie rozpoznano wszystkie zmienione chorobowo próbki.
This paper presents an analysis of the possibility of using textural features for mammographic images classification. Textural features are calculated base on histogram, gradient matrix, run-length matrix, co-occurence matrix. Classification is based on k-NN classifier, the regions of interest can be classified as normal or abnormal. Results of some experiments are presented. All of abnormal regions were classified correctly.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2013, 4; 10-13
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja obiektowa użytków zielonych z wykorzystaniem wieloletnich zmian NDVI i filtracji kierunkowych obrazu satelitarnego
Object grassland classification using multi-year NDVI changes and directional filtering of satellite image
Autorzy:
Kosiński, K.
Hoffmann-Niedek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130960.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
użytki zielone
klasyfikacja obiektowa
NDVI
filtracja kierunkowa
Landsat
grassland
object classification
directional filtering
Opis:
W artykule przedstawiono algorytm półautomatycznej klasyfikacji obiektowej kompleksów krajobrazowo-roślinnych użytków zielonych na podstawie dwóch zobrazowań satelitów serii Landsat, wykonanych w odstępie 17 lat. NDVI z dwóch terminów, wskaźnik wieloletnich zmian NDVI oraz wskaźnik struktury pasowej wykorzystano do wydzielenia użytków zielonych spośród innych form użytkowania. Przedstawiono mapę poklasyfikacyjną okolic Bełchatowa. Wyróżniono 5 kategorii użytków zielonych.
Semi-automated object classification of grasslands is presented. Landscape-vegetation complexes were distinguished on panchromatic data composites of two Landsat ETM+ images registered on 1999-09-10 and 2001-05-01. Bitemporal spectral data were used for classification. Two Landsat images were used: TM, 19870503 and 2001-05-01. Four indices were calculated: NDVI 1987-05-03, NDVI 2001-05-01, wzNDVI87/01 (NDVI change index), and WSP (strip structure index). The analysis confirmed the hypothesis that meadows may be distinguished from arable lands and from formerly arable sods after directional filtering of the index of multi-year NDVI change. Cluster analysis was performed to classify landscape-vegetation complexes. The full algorithm is described. Some errors found during terrain verification are discussed. A postclassification map of the Bełchatów environs (central Poland) was developed. Five grassland categories were distinguished.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 273-282
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dyskryminacja odmian ziarna pszenicy na podstawie cech geometrycznych
Discrimination of wheat seed varieties on the basis of geometrical characteristics
Autorzy:
Zapotoczny, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291520.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
ziarno
analiza obrazu
klasyfikacja
geometria
seed
image analysis
classification
geometry
Opis:
Celem pracy było poszukiwanie takich wyróżników geometrii 16 odmian ziarna pszenicy, które pozwolą na ich dyskryminacje. Do identyfikacji właściwości geometrycznych wykorzystano stanowisko do komputerowej analizy obrazu, oparte na pozyskiwania obrazu ziarniaków za pomocą aparatu fotograficznego. Każdy z ziarniaków został opisany przez 66 zmiennych geometrycznych. Analiza statystyczna wyników przebiegała dwuetapowo. W pierwszym etapie przeprowadzono redukcję zmiennych do najlepiej dyskryminujących, natomiast w drugim etapie przeprowadzono analizę dyskryminacyjną. Błąd klasyfikacji odmian jarych wyniósł 10,55%, natomiast odmian ozimych 4,58%.
The purpose of the work was to try to find these geometry characteristics for 16 wheat seed varieties, which will allow their discriminations. Workstation for computer image analysis, based on acquiring seed image using a camera, was used for identifying geometrical properties. Each seed was described by 66 geometrical variables. Statistical analysis of results proceeded in two stages. The first stage involved reduction of variables to those discriminating best, whereas discriminant analysis was made in the second stage. Classification error for spring varieties was 10.55%, and 4.58% for winter varieties.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 5, 5; 319-328
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Komputerowa klasyfikacja cząstek mieszaniny polidyspersyjnej
Computer classification of particles for polydisperse mixture
Autorzy:
Rząsa, M.
Łukasiewicz, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267358.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
koagulacja
metoda klasyfikacji
komputerowa analiza obrazu
mieszanina polidyspersyjna
coagulation
image processing
classification method
polydisperse mixture
Opis:
Koagulacja jest jednym z procesów technologicznych wykorzystywanym podczas uzdatniania wody oraz oczyszczania ścieków. W trakcie tego procesu tworzą się kłaczki zawiesiny, charakteryzujące się zmiennym kształtem, rozmiarem i strukturą. Czynniki te mają duży wpływ na proces opadania zawiesiny kłaczkowatej, dlatego modelowanie opadania zawiesiny polidyspersyjnej jest bardzo skomplikowane. W niniejszej pracy zaprezentowano metodę klasyfikacji cząstek osadu pokoagulacyjnego, przy użyciu obliczonych współczynników k1, k2 i k3. Odpowiednie wartości tych współczynników pozwalają na zakwalifikowanie rozważanego kłaczka do danej grupy cząstek. Idea metody polega na obliczeniu powierzchni danej cząstki właściwej dla jej obrazu mikroskopowego. Następnie przy wykorzystaniu komputerowej analizy obrazu wyliczane są potrzebne parametry.
The coagulation process is commonly used in water and wastewater treatment processes. The demand for high-quality drinking water is increasing because the number of uncontaminated water sources decreases. During coagulation flocs are formed, and are characterized by different shapes, structures and dimensions. Because of this, removing of this particles may produce some problems for researchers, cause the sedimentation way of this particles is disturbed. In this research is presented method of flocs classification where coefficients k1, k2 and k3 were calculated. An appropriate value of coefficient k allows to classify consider particle to a specific group. Idea of the classification method consists in calculating surface areas for particle image registered using microscope. After that, the images are analyzed (computer image processing). Analyzed images will be used for future studies, where the settling phenomenon will be describe. In order to apply this method to other suspensions must be experimentally determine the appropriate values of the coefficients k1, k2 and k3.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2017, 55; 57-60
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczna klasyfikacja komórek rozmazu krwi obwodowej na przykładzie zatrucia ołowiem
Automatic classification of peripheral blood smear cells by the example of lead poisoning
Autorzy:
Michalski, Adrian
Kupcewicz, Bogumiła
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/762603.pdf
Data publikacji:
2020-07-28
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Farmaceutyczne
Tematy:
uczenie maszynowe
analiza rozmazu krwi obwodowej
klasyfikacja białych krwinek
przetwarzanie obrazu
Image Processing
machine learning
peripheral blood smear analysis
leukocyte classification
Opis:
The first symptoms caused by heavy metals poisoning are usually non-specific, therefore their diagnosis requires specialized knowledge and experience. Incorrect diagnosis can lead to various disorders and irreversible changes in patient’s health. Lead poisoning is one of the heavy metals poisoning which is associated with non-specific symptoms and may cause a broad range of biochemical, physiological and behavioral disfunctions. Lead is commonly found in industry and manufacturing and in 2017, lead poisoning caused over a million deaths worldwide. Due to non-specific symptoms, lead poisoning is often diagnosed too late or incorrectly. Early symptoms are headache and stomachache, which potentiate with metal concentration. Lead poisoning increasing risk of anemia due to inhibition the ability to produce hemoglobin by interfering the heme biosynthesis pathway and decreasing red blood cell survival. Because of regularly occurred disorders of hematopoiesis and the presence of atypical cell in smears, diagnosis of lead poisoning that gives relevant information is bone marrow and peripheral blood smear study. The manual smear test made by qualified technician involves the evaluation of the preparation by using an optical microscope. Manual microscopic examination of blood cells is time-consuming and subjective. Automation of this process would enable to reduce the risk of human failure and solve the problem with lack of professional staff. Traditional machine learning is the most popular approach to automating microscopic smear testing. This method consists of the following stages: microscopic image acquisition, preprocessing, cell segmentation, feature extraction, followed by classification into types, artifacts and atypical cells. This work presents the recent methods proposed to automate the analysis of peripheral blood and bone marrow smears using traditional machine learning methods. A review of different machine learning methods was carried out, focusing on the presentation of an algorithm for the construction of automatic blood cell classifiers.
Pierwsze objawy pacjenta po zatruciu metalami ciężkimi są najczęściej nieswoiste, dlatego ich diagnostyka jest zadaniem wymagającym specjalistycznej wiedzy i doświadczenia. Nieprawidłowa diagnoza może prowadzić do nieodwracalnych zmian w stanie zdrowia pacjenta. Jednym z metali ciężkich, którym zatrucie wiąże się z nieswoistymi objawami, a może prowadzić do poważnych zaburzeń neurologicznych i hematologicznych jest ołów. Ołów jest metalem ciężkim powszechnie występującym w przemyśle i produkcji. W 2017 roku zatrucie tym metalem było przyczyną ponad miliona zgonów na świecie. Z powodu nieswoistych objawów zatrucie ołowiem często jest diagnozowane nieprawidłowo i zbyt późno. Zatrucie metalami ciężkimi może prowadzić do zaburzeń hematopoezy i pojawienia się w rozmazach krwi i szpiku kostnego komórek atypowych, w związku z czym badaniem niosącym istotną informację w diagnostyce zatrucia jest ocena komórek w rozmazach. Analiza rozmazu manualnego polega na ocenie preparatu przy użyciu mikroskopu optycznego oraz szczegółowej interpretacji obrazu mikroskopowego wykonywanej przez wykwalifikowany personel. Automatyzacja tego procesu pozwoliłaby na ograniczenie ryzyka pomyłki spowodowanej błędem ludzkim oraz rozwiązanie problemu braku doświadczonego personelu. Najpopularniejszym podejściem wykorzystywanym w automatyzacji mikroskopowego badania rozmazu jest tradycyjne uczenie maszynowe. Metoda ta, składa się z kilku etapów: zbieranie obrazów mikroskopowych i ich wstępna obróbka, wyodrębnienie komórek oraz ich charakterystycznych cech, a następnie klasyfikacja na rodzaje, artefakty i komórki atypowe. W pracy opisano aktualnie proponowane sposoby automatyzacji badania rozmazu krwi obwodowej i szpiku kostnego, wykorzystujące tradycyjne metody uczenia maszynowego. Przeprowadzono przegląd metod uczenia maszynowego, skupiając się na przedstawieniu algorytmu postępowania w konstrukcji automatycznych klasyfikatorów komórek krwi.
Źródło:
Farmacja Polska; 2020, 76, 6; 318-323
0014-8261
2544-8552
Pojawia się w:
Farmacja Polska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przetwarzanie wstępne i analiza obrazu na użytek lokalizacji twarzy
Automatic face detection method
Autorzy:
Majkowski, A.
Kołodziej, M.
Rak, R. J.
Nasternak, M
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152848.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
detekcja twarzy
przetwarzanie obrazów
klasyfikacja
face detection
image processing
classification
Opis:
W artykule zaprezentowany jest algorytm automatycznej detekcji twarzy w obrazie statycznym. Detektor ma osiągać najwyższą skuteczność przy znajdowaniu twarzy możliwie niepochylonych i patrzących na wprost kamery. Wielkość wykrywanych twarzy musi być (z pewnymi odchyleniami) zgodna z rozmiarem twarzy zawartych na obrazach zastosowanych do uczenia klasyfikatora. Obrazy wejściowe mogą być kolorowe lub czarno-białe. Nie ma limitu co do liczby twarzy znajdujących się na obrazie.
The aim of this work is to design and implement a face detection algorithm in static images. The detector have to achieve the best results in finding possible not inclined faces of people looking directly at the camera. The authors have proposed an algorithm which operation is based on the appearance (features) of the face. Block diagram of the proposed face detector is given in Fig. 1. In the first stage, the image containing the face is subjected to preprocessing in which normalization is the most important. Normalization aims to unify a variety of analyzed images. We have used here a conversion of colors to gray levels and stretching and equalization of image histogram. Thus prepared image is processed by the appropriate face detection algorithm, which consists of pre-selection and classification. In order to train the classifier the authors created a database of images consisting of two major categories: containing faces and do not contain faces. As a collection of images that include faces there have been used Olivetti DB ORL database [1]. Final processing step is to get rid of the multiple detection of the same faces. As a result of the algorithm we obtain the location of all faces in the input image (Fig. 4). The size of detected faces should be (with some variations) in accordance with the size of images used to train the classifier. Input images can be color or black and white. There is no limit to the number of faces in an image.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 3, 3; 132-135
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja i zliczanie pojazdów na podstawie danych wideo
Vehicle classification and counting on the basis of video data
Autorzy:
Czapla, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/312559.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
ruch drogowy
dane obrazowe
pojazdy
metody przetwarzania obrazu
klasyfikacja pojazdów
zliczanie pojazdów
pomiary parametrów ruchu drogowego
road traffic
vehicle classification
image data
vehicles
image processing approaches
couting vehicles
measuring traffic parameters
Opis:
Artykuł przedstawia metodę klasyfikacji i zliczania pojazdów na podstawie danych wideo. Wejściowa sekwencja obrazów składa się z ramek pobranych ze strumienia wideo otrzymywanego z kamery umieszczonej nad drogą. Poszczególne obrazy wejściowej sekwencji obrazów są przetwarzane oddzielnie. Definiowane są dwa pola detekcji, początkowe pole detekcji i końcowe pole detekcji. Obrazy wejściowej sekwencji obrazów są konwertowane do reprezentacji punktowej. Obliczana jest suma punktów krawędziowych dla każdego pola detekcji. Na podstawie sum punktów krawędziowych wyznaczane są stany pól detekcji. Analiza stanów pól detekcji umożliwia klasyfikację i zliczanie pojazdów. W artykule zamieszczono wyniki pomiarów.
The paper presents a method of vehicle classification and counting on the basis of video data. The input image sequence consists of consecutive frames taken from the video stream obtained from the camera placed above a road. Individual images from the input image sequence are processed separately. Two detection fields are defined, the initial detection field and the final detection field. Images from the input image sequence are converted into point representation. The sum of the edge points is calculated for each detection field. On the basis of the sums of edge points, states of the detection fields are determined. Analysis of the states of the detection fields allows vehicle classification and counting. Experimental results are provided.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 6; 562-565
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Zastosowanie metody parametrycznej w klasyfikacji obiektowej obrazu satelitarnego SPOT
Application of rule-based approach to object-oriented classification of SPOT satellite image
Autorzy:
Lewiński, S.
Bochenek, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130535.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
klasyfikacja obiektowa
SPOT
pokrycie ziemi
użytkowanie ziemi
object-oriented classification
land use
land cover
Opis:
W artykule przedstawione są wyniki klasyfikacji obiektowej zdjęcia satelitarnego SPOT, o rozdzielczości przestrzennej 20 m. W klasyfikacji zastosowano zasady postępowania zbliżone do stosowanych w metodzie tzw. drzewa decyzyjnego. Podstawowe klasy pokrycia terenu są identyfikowane podczas sekwencji niezależnych procesów, w czasie których analizowane są obiekty jeszcze niesklasyfikowane w toku poprzednich procesów. Dodatkowo przyjęto założenie wykonania klasyfikacji bez stosowania metody Najbliższego Sąsiada (dostępnej w oprogramowaniu eCognition). Treść zdjęcia satelitarnego została podzielona z zastosowaniem parametrów charakteryzujących w sposób bezpośredni obiekty. Wykorzystano również specjalnie w tym celu opracowane funkcje. Algorytm postępowania rozpoczyna się od rozpoznania klasy wody, której obiekty są definiowane w wyniku procesu wielopoziomowej segmentacji. Następnie wykonywana jest nowa segmentacja dla pozostałych klas. Z treści zdjęcia zostaje wydzielana ogólna klasa lasów a po niej zabudowa; obie klasy dzielone są później na podklasy. Pozostałe, jeszcze nierozpoznane, obiekty dzielone są na łąki i pola. W drugim etapie klasyfikacji, na podstawie już sklasyfikowanych obiektów wyłaniane są dodatkowe klasy: tereny podmokłe, działki i sady, zieleń miejska, place budów oraz zmiany w lesie. W sumie rozpoznano 13 klas. Końcowy wynik klasyfikacji został opracowany z zastosowaniem procedury generalizacji mającej na celu uzyskanie danych spełniających kryterium jednostki odniesienia o wielkości 4 ha. Całkowita dokładność klasyfikacji wyniosła ponad 89%.
The paper presents results of object-oriented classification of whole 20-meter resolution SPOT scene covering the Kujawy region. The classification approach applied in this work was similar to that used in the so-called decision tree method. The main land cover classes were identified in a sequence of independent processes, assuming that each subsequent process deals solely with objects not classified yet. Another assumption was to implement rule-based approach rather than the Standard Nearest Neighbor classifier (available in eCognition software). In this approach, contents of satellite image were characterized by various spectral/texture parameters directly describing individual land cover/land use classes; in addition, by pre-defined functions, determined on the basis of graphical analysis of feature space constructed for particular terrain objects were used. The classification process begins with recognition of water class the objects of which were delineated using multiresolution segmentation. New segmentation is prepared for the remaining land cover classes. Subsequently, the general forest class and the urban class are discriminated; at the next stage, both classes are divided into sub-categories. Consequently, broad agricultural and grassland classes are determined. At the second stage of classification, more detailed classes are discriminated within the general land cover categories: wetlands, orchards, urban green areas, construction sites, and deforestations. Overall, 13 land cover/land use categories were discriminated in the work presented. The final classification map was prepared using the aggregation procedure to obtain a map resolution fulfilling the 4ha size of Minimum Mapping Unit. The accuracy was assessed using the method of randomly distributed points; the number of points assigned to each class for checking was proportional to the acreage of that class. The overall accuracy of all classes checked in the verification process reached 89%. The method presented was applied to two other test sites in Poland: the regions of Podlasie and Wielkopolska. Despite differences in land cover/land use patterns, both regions were classified with a comparable, high accuracy.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 355-364
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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