Informacja

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

Wyszukujesz frazę "segmentacja obrazu" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-54 z 54
Tytuł:
Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data
Określanie liczby drzew w Parku Narodowym Bory Tucholskie metodą segmentacji koron na modelach wysokościowych pochodzących z dopasowania zdjęć lotniczych oraz lotniczego skanownia laserowego
Autorzy:
Wężyk, P.
Hawryło, P.
Szostak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130706.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
image segmentation
object classification
point clouds
airborne laser scanning
National Park
Bory Tucholskie
segmentacja obrazu
klasyfikacja obiektowa
chmury punktów
lotnicze skanowanie laserowe
Park Narodowy
Opis:
In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.
W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 137-156
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja pokrycia terenu metodą OBIA z wykorzystaniem zobrazowań satelitarnych RapidEye
Land cover mapping based on OBIA of RapidEye satellite data
Autorzy:
Wężyk, P.
Wójtowicz-Nowakowska, A.
Pierzchalski, M.
Mlost, J.
Szwed, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131104.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne
RapidEye
analiza obiektowa obrazu
OBIA
segmentacja
eCognition
pokrycie terenu
high-resolution satellite images
object-based image analysis
segmentation
land use
land cover
Opis:
Wraz z rozwojem teledetekcji i wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych istotnym wyzwaniem dla współczesnych badań stało się zautomatyzowanie procesu klasyfikacji pozyskiwanych danych. Jedną z bardzo szybko rozwijających się metod automatycznej klasyfikacji jest analiza obiektowa obrazu (OBIA, ang. Object Based Image Analysis). Celem pracy było wykorzystanie metody OBIA w przygotowaniu aktualnej mapy pokrycia terenu będącej ważnym elementem dokumentacji niezbędnej dla studium uwarunkowań budowy nowej hydroelektrowni na środkowym odcinku Wisły. W pracy wykorzystano wysokorozdzielcze zobrazowania satelitarne RapidEye (5 kanałów spektralnych, w tym dwa w zakresie NIR) pokrywające obszar około 5.300 km2 oraz oprogramowanie eCognition (TRIMBLE Geospatial) a także warstwy informacyjne GIS. W wyniku przeprowadzonych analiz uzyskano mapę pokrycia terenu reprezentowaną przez 29 klas. Największą powierzchnię terenu badań zajmują obszary użytkowane rolniczo (59.5%, z czego 35.5% grunty orne) oraz lasy (29.1%, z czego 21.4% drzewostany iglaste), co świadczy o charakterze tej jednostki fizjograficznej. Analiza dokładności uzyskanych wyników wykazała, iż metoda OBIA daje bardzo dobre rezultaty (współczynnik Kappa równy 0.8) w daleko zautomatyzowanym procesie generowania aktualny map pokrycia terenu dla obszarów centralnej Polski na podstawie obrazów satelitarnych RapidEye.
Parallel with the development of remote sensing and high resolution satellite images major challenge for modern research has become almost to automate the classification of the data obtained. One of the most rapidly developing methods for automatic classification is object-oriented image analysis (OBIA, Object Based Image Analysis). The aim of the present study was to use the OBIA method to create the current land cover map which is part of the documentation necessary for new water power-station on the middle part of Vistula river. In this paper the RapidEye satellite images (5 spectral bands, two in the NIR range) covering an area of about 5 300 km2 and eCognition Developer (TRIMBLE) software were used. As a result of the analysis and land cover map was obtained, represented by 29 classes. The largest area is covered by agricultural land (59.5%; arable land – 35.52%) and forests (29.1%; mainly coniferous 21.4%), reflecting the rural – forestry character of the area. Analysis of the accuracy of the obtained results has shown that the OBIA method gives quite good results (Kappa coefficient equal to 0.8) for land cover mapping of central part of Poland based on the RapidEye imageries.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 489-500
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of active region model for detection of liver cancer
Autorzy:
Tracz, P.
Szczepaniak, P. S.
Tomczyk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333287.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
węże
czynny region
medyczna segmentacja obrazu
snakes
active region
medical image segmentation
Opis:
Active region models are methods for automatic image segmentation. The models are able to detect shapes of irregular borders. In the present paper, the method is examined using medical images of liver changed locally by cancer cells.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 263-268
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Segmentation of multigradation images based on spatial connectivity features
Segmentacja obrazów wielogradacyjnych na podstawie cech łączności przestrzennej
Autorzy:
Timchenko, Leonid
Kokriatskaia, Natalia
Tverdomed, Volodymyr
Stetsenko, Oleksandr
Kaplun, Valentyna
Kolesnytskyj, Oleh
Reshetnik, Oleksandr
Smailova, Saule
Zhunissova, Ulzhalgas
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27315439.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
image segmentation
image processing
halftone image
spatial connectivity
segmentacja obrazu
przetwarzanie obrazu
obraz półtonowy
łączność przestrzenna
Opis:
The article aims to study the multi-level segmentation process of images of arbitrary configuration and placement based on features of spatial connectivity. Existing image processing algorithms are analyzed, and their advantages and disadvantages are determined. A method of organizing the process of segmentation of multi-gradation halftone images is developed and an algorithm of actions according to the described method is given.
Artykuł ma na celu zbadanie procesu wielopoziomowego segmentacji obrazów o dowolnej konfiguracji i rozmieszczeniu w oparciu o cechy łączności przestrzennej. Przeanalizowano istniejące algorytmy przetwarzania obrazu oraz określono ich zalety i wady. Opracowano metodę organizacji procesu segmentacji wielogradacyjnych obrazów półtonowych i przedstawiono algorytm działań zgodnie z opisaną metodą.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 3; 47--50
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An improved diffusion driven watershed algorithm for image segmentation of cells
Autorzy:
Tarnawski, W.
Kurzyński, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333900.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
segmentacja obrazu
dyfuzja nieliniowa
segmentacja wododziałowa
wykrywanie komórek
image segmentation
nonlinear diffusion
watershed segmentation cell detection
Opis:
The image segmentation is one of the most crucial steps in automated analysis of medical and biological images. The segmentation process allows for a detection of object contours. Due to specificity of imaging technique, a correct detection of cell contours is problematic because of the fuzzy and broken edges. Moreover, the cells are very often connected. The modified watershed algorithm based on the diffusion model presented in this paper has been successfully applied to segmentation of cells where the mentioned difficulties appear. The method was tested in contact endoscopy, a novel technique in the diagnosis of the larynx.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2007, 11; 213-220
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-line signal change detection for image segmentation with application in the ceramic tile industry
Autorzy:
Sušac, Filip
Matić, Tomislav
Aleksi, Ivan
Keser, Tomislav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173520.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
segmentation
edge detection
biscuit tile
image processing
visual inspection
ceramic industry
segmentacja
wykrywanie krawędzi
przetwarzanie obrazu
oględziny
przemysł ceramiczny
Opis:
In the ceramic industry, quality control is performed using visual inspection in three different product stages: green, biscuit, and the final ceramic tile. To develop a real-time computer visual inspection system, the necessary step is successful tile segmentation from its background. In this paper, a new statistical multi-line signal change detection (MLSCD) segmentation method based on signal change detection (SCD) method is presented. Through experimental results on seven different ceramic tile image sets, MLSCD performance is analyzed and compared with the SCD method. Finally, recommended parameters are proposed for optimal performance of the MLSCD method.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e137121, 1--11
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-line signal change detection for image segmentation with application in the ceramic tile industry
Autorzy:
Sušac, Filip
Matić, Tomislav
Aleksi, Ivan
Keser, Tomislav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173620.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
segmentation
edge detection
biscuit tile
image processing
visual inspection
ceramic industry
segmentacja
wykrywanie krawędzi
przetwarzanie obrazu
oględziny
przemysł ceramiczny
Opis:
In the ceramic industry, quality control is performed using visual inspection in three different product stages: green, biscuit, and the final ceramic tile. To develop a real-time computer visual inspection system, the necessary step is successful tile segmentation from its background. In this paper, a new statistical multi-line signal change detection (MLSCD) segmentation method based on signal change detection (SCD) method is presented. Through experimental results on seven different ceramic tile image sets, MLSCD performance is analyzed and compared with the SCD method. Finally, recommended parameters are proposed for optimal performance of the MLSCD method.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e137121
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dwuwymiarowa elektroforeza żelowa: od eksperymentu po profile ekspresji. Część druga - analiza obrazu
Two-dimensional gel electrophoresis: from experiment to protein expresion profiles. Part two - image analysis
Autorzy:
Suchwałko, A.
Podbielska, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/261982.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
Tematy:
elektroforeza żelowa
2DE
analiza porównawcza
schemat analizy 2-DE
mapa proteomowa
segmentacja obrazu
detekcja plam
identyfikacja protein
gel electrophoresis
2-DE
differential image analysis
2-DE analysis workflow
proteome map
image segmentation
spot detection
protein identification
Opis:
Dwuwymiarowa (dwukierunkowa) elektroforeza żelowa (2-DE) jest metodą znaną od lat siedemdziesiątych poprzedniego stulecia. Zainteresowanie badaczy metodą 2-DE wynika z możliwości separacji nawet kilku tysięcy białek w jednym żelu, co pozwala na i ch detekcję i identyfikację. Dzięki wysokiej rozdzielczości wyników separacji możliwe staje się ustalenie roli biologicznej poszczególnych białek czy odkrywanie wpływu czynników zewnętrznych na organizmy żywe na poziomie proteomu. Metoda 2-DE wciąż ewoluuje. W ostatniej dekadzie nastąpił ogromny postęp w sposobie przeprowadzania eksperymentów z dużą powtarzalnością. Zmieniło się też całkowicie podejście do analizy obrazów żeli i wykorzystywane do tego celu algorytmy. Ze względu na tak szybki rozwój technik dwuwymiarowej elektroforezy żelowej, autorzy postanowili przedstawić obecny stan wiedzy w tym zakresie. Praca składa się z dwu części. W pierwszej opisano zmiany, jakie zaszły w technikach przeprowadzania eksperymentów elektroforetycznych. Draga część skupia się na analizie obrazów uzyskanych za pomocą metody 2-DE, z uwzględnien i em zmian w schemacie analizy. Druga część pracy to opis dwóch schematów analizy: klasycznego i obecnie stosowanego. Szczegółowo opracowane zostały metody analizy pojedynczego obrazu 2-DE oraz analizy porównawczej serii obrazów. Przedstawione są algorytmy stosowane do normalizacji, segmentacji obrazu, detekcji plam, dopasowywania do siebie obrazów czy tworzenia map proteomowych jako najważniejsze w całej analizie. Opisano również generowanie profili ekspresji, metody identyfikacji protein oraz internetowe bazy danych 2-DE. Autorzy nie pominęli tak ważnego zagadnienia, jak sposoby porównywania systemów analizujących dane 2-DE. Ta część pracy podsumowuje rozwój, jaki nastąpił wostatnim dziesięcioleciu w metodach stosowanych w analizie komputerowej obrazów 2-DE, którego najważniejszym krokiem było opracowanie nowego schematu analizy, opartego na tworzeniu map proteomowych.
Two-dimensional gel electrophoresis (2-DE) is a method commonly used since seventies of the previous cesatury. It owns its non weakening interest of researchers because of the possibility of separation even a few thousands of proteins in one gel, what allows for protein detection a n d identification. Thanks to high resolution of separation results, it is possible to determine a biological role of particular proteins or to discover influence of extemal factors on living organisms on t h e proteome level. 2-DE i s stilł evolving. In t h e last decade, a great progress has be en made in t h e way of performing experiments and their reproducibility. Approach to the analysis of gel images and algorthms used for the analysis have been entirely changed. For the reason of suchinstant changes of methods a n d techniques of the two-dimensional gel electrophoresis, the authors decided to describe state of the art. This work consists of two parts. The first part describes changes that have b e e n made in performing of electrophoretic experiments. The second part concentrates on the analysis of obtained images, with emphasis the analysis workflow. Second part is a description of two analysis workflows: the classical one and the currentiy used one. Analysis methods of the single 2-DE image and differential analysis of the image series are discussed in detail. Algorthms used for normalization, image segmentation, spot detection, image warping and creation of proteome maps are intrcduced as th e most crucial in the whole analysis. Generation of expression profiles, protein Identification methods, and the Internet databases of the 2-DE data are described. Authors have not missed as important issue as methods of comparison of systems for 2-DE data analysis. This part of the work summarises development that has been made for the last ten years in th e methods used for the computer analysis of 2-DE images. The most important step of this development was elaborat i on of the workflow based on creation of proteome maps.
Źródło:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna; 2010, 16, 4; 372-380
1234-5563
Pojawia się w:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
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
Tytuł:
Denoising methods for improving automatic segmentation in OCT images of human eye
Autorzy:
Stankiewicz, A.
Marciniak, T.
Dąbrowski, A.
Stopa, M.
Rakowicz, P.
Marciniak, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201133.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
optical coherence tomography (OCT)
image denoising
image segmentation
anisotropic diffusion
wavelet thresholding
koherentna tomografia optyczna
OCT
segmentacja obrazu
dyfuzja anizotropowa
Opis:
This paper presents analysis of selected noise reduction methods used in optical coherence tomography (OCT) retina images (the socalled B-scans). The tested algorithms include median and averaging filtering, anisotropic diffusion, soft wavelet thresholding, and multiframe wavelet thresholding. Precision of the denoising process was evaluated based on the results of automated retina layers segmentation, since this stage (vital for ophthalmic diagnosis) is strongly dependent on the image quality. Experiments were conducted with a set of 3D low quality scans obtained from 10 healthy patients and 10 patients with vitreoretinal pathologies. Influence of each method on the automatic image segmentation for both groups of patients is thoroughly described. Manual annotations of investigated retina layers provided by ophthalmology experts served as reference data for evaluation of the segmentation algorithm.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2017, 65, 1; 71-78
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Segmentation with image thresholding algorithms
Autorzy:
Sikorska, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/115606.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Fundacja na Rzecz Młodych Naukowców
Tematy:
image analysis
segmentation
thresholding algorithm
analiza obrazu
segmentacja
algorytmy progowania
Opis:
The first step in image analysis and pattern recognition is image segmentation and it is one of the most difficult tasks in image processing. It determines the quality of the final result of analysis because it is very important and critical component. There are hundreds of segmentation techniques in literature. There is no single method which can be considered good for all sorts of images and conditions. In many applications of image processing, the gray levels of pixels belonging to the object are substantially different from the gray levels of the pixels belonging to the background. Thresholding then becomes a simple but effective tool to separate objects from the background. To improve the segmentation results, a strategy consists in combining algorithms in order to obtain a robust segmentation by exploiting the advantages of one method to reduce the drawbacks of the second one. This paper provides a summary of approaches to image segmentation by thresholding available at the present and describes the properties of different kinds of methods and problems encountered. There will be also presented some advanced algorithms with their practical application.
Źródło:
Challenges of Modern Technology; 2011, 2, 2; 19-22
2082-2863
2353-4419
Pojawia się w:
Challenges of Modern Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
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
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:
Projection-based text line segmentation with a variable threshold
Autorzy:
Ptak, R.
Żygadło, B.
Unold, O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329884.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
document image processing
handwritten text
text line segmentation
projection profile
offline cursive script recognition
przetwarzanie obrazu dokumentu
tekst odręczny
segmentacja linii tekstu
profil projekcyjny
Opis:
Document image segmentation into text lines is one of the stages in unconstrained handwritten document recognition. This paper presents a new algorithm for text line separation in handwriting. The developed algorithm is based on a method using the projection profile. It employs thresholding, but the threshold value is variable. This permits determination of low or overlapping peaks of the graph. The proposed technique is shown to improve the recognition rate relative to traditional methods. The algorithm is robust in text line detection with respect to different text line lengths.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 1; 195-206
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przekształcenia obrazów cyfrowych w drogownictwie
Transformations of digital images in road engineering
Autorzy:
Pożarycki, A.
Rydzewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/144729.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
obrazy cyfrowe w drogownictwie
analiza obrazu
morfologia
segmentacja obrazu
highway engineering
digital images
image analysis
morphology
image segmentation
Opis:
W artykule przedstawiono oryginalną koncepcję analizy morfologicznej obrazów cyfrowych w połączeniu z metodami segmentacji. Pod uwagę wzięto zarówno ortogonalne obrazy wykonane w warunkach laboratoryjnych, jak i typowe w drogownictwie obrazy perspektywiczne, uzyskane przy wykorzystaniu standardowych, cyfrowych aparatów fotograficznych. Zakres przekształceń obrazów opisanych w artykule prezentuje metody tworzenia procedur analizy obrazów w systemowym utrzymaniu dróg.
The morphological concept of digital image processing with segmentation methods are presented in the paper. Both, orthogonal images made under laboratory conditions and typical perspective images of highway engineering, taken by using standard digital cameras were considered. The paper presents, a range of image processing tools useful in pavement maintenance systems.
Źródło:
Drogownictwo; 2012, 6; 219-224
0012-6357
Pojawia się w:
Drogownictwo
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Level-set based segmentation of carotid arteries in computed tomography angiography images
Autorzy:
Pięciak, T.
Baran, M.
Urbańczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333312.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
segmentacja obrazu
zbiór poziomu progowego
angiografia tomografii komputerowej
tętnice szyjne
image segmentation
threshold level set
fast marching method
computed tomography angiography
carotid arterie
Opis:
In this paper a segmentation algorithm of carotid arteries on computed tomography angiography (CTA) images is proposed. The algorithm is based on the threshold level set approach. In the basic version, the algorithm analyzes CTA slices beginning at the brachiocephalic trunk and going towards carotid arteries. Second variant of the algorithm performs segmentation in the opposite direction, which implies that the algorithm can follow branches e.g. subclavian arteries. The localization process of the initial contour, for threshold level set method, on the first slice is based on curvature anisotropic diffusion filter, the Gaussian filter and fast marching method. The article contains segmentation results for tested sets of method parameters. Experimental results show that optimal set of parameters ensuring that the threshold level set method performs segmentation of the entire subclavian arteries, does not exist.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 281-286
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fast multispectral deep fusion networks
Autorzy:
Osin, V.
Cichocki, A.
Burnaev, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200648.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
multispectral imaging
data fusion
deep learning
convolutional network
object detection
image segmentation
obrazowanie wielospektralne
fuzja danych
uczenie głębokie
sieci splotowe
wykrywanie obiektów
segmentacja obrazu
Opis:
Most current state-of-the-art computer vision algorithms use images captured by cameras, which operate in the visible spectral range as input data. Thus, image recognition systems that build on top of those algorithms can not provide acceptable recognition quality in poor lighting conditions, e.g. during nighttime. Another significant limitation of such systems is high demand for computational resources, which makes them impossible to use on low-powered embedded systems without GPU support. This work attempts to create an algorithm for pattern recognition that will consolidate data from visible and infrared spectral ranges and allow near real-time performance on embedded systems with infrared and visible sensors. First, we analyze existing methods of combining data from different spectral ranges for object detection task. Based on the analysis, an architecture of a deep convolutional neural network is proposed for the fusion of multi-spectral data. This architecture is based on the single shot multi-box detection algorithm. Comparison analysis of the proposed architecture with previously proposed solutions for the multi-spectral object detection task shows comparable or better detection accuracy with previous algorithms and significant improvement of the running time on embedded systems. This study was conducted in collaboration with Philips Lighting Research Lab and solutions based on the proposed architecture will be used in image recognition systems for the next generation of intelligent lighting systems. Thus, the main scientific outcomes of this work include an algorithm for multi-spectral pattern recognition based on convolutional neural networks, as well as a modification of detection algorithms for working on embedded systems.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 875-889
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
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
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
Tytuł:
Analyses of skin lesion areas after thresholding
Analiza obszarów zmian skórnych po segmentacji przez progowanie
Autorzy:
Michalska, Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841324.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
dermatoscopy
melanoma
thresholding
image region analysis
dermatoskopia
czerniak
segmentacja przez progowanie
analiza regionów obrazu
Opis:
Melanoma is one of the fastest spreading cancers.The aim of the article is to segment the skin lesionsfrom human skin dermatoscopic images covered by melanoma. Threshold segmentation was used, which allows a single skin lesionto be analyzed. Itshows the four areas of each based on their color. The created software monitors the border of skin lesion areas.Segmentation and analysis of the resulting images with different areas of skin change was carried out in the Matlab software.
Czerniak to jeden z najszybciej rozprzestrzeniających się nowotworów. Celem artykułu jest segmentacja zmiany skórnej z obrazów dermatoskopowych ludzkiej skóry objętych czerniakiem. Użyto segmentacj przez progowanie, która pozwala na analizę pojedyńczejzmiany skórnej. Ukazuje cztery obszary każdej z nich w oparciu o ich barwę. Stworzone oprogramowanie monitoruje granicę obszarów zmiany skórnej. Segmentacjai analiza powstałych obrazów z różnymi obszarami zmiany skórnej została przeprowadzona w środowisku Matlab.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 3; 9-12
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detection of human eye components on the basis of multispectral imaging
Autorzy:
Michalak, M.
Nurzyńska, K.
Świtoński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333415.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
analiza wielospektralna
przetwarzanie obrazów
segmentacja obrazu
pattern recognition
multispectral analysis
image processing
image segmentation
Opis:
In this paper the methods for selecting of the most important parts of the human eyes are described. On the basis of the real 21 channel multispectral images the model of finding the lens and the spot are defined. These methods are based on the most popular algorithms of image processing. The approach to veins detection is still undefined but in the article the most important channels are pointed out and the channel difference between eyelash and the veins is also mentioned.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 41-47
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detection of selected face areas on thermograms with elimination of typical problems
Autorzy:
Marzec, M.
Koprowski, R.
Wróbel, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333085.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
obrazy termowizyjne twarzy
termogramy
algorytm
analiza obrazu
segmentacja
analiza twarzy
wykrywanie twarzy
wykrywanie charakterystycznych cech twarzy
face thermovision images
thermograms
algorithm
image analysis
segmentation
face analysis
face detection
detection of characteristic face features
Opis:
The paper presents an algorithm enabling a fully automatic detection of characteristic areas on thermograms containing patients' faces in a front projection. A resolution of problems occurring at the segmentation of face images, such as a change of position, orientation and scale, has been proposed. In addition, attempts to eliminate the effect of the background and of disturbances caused by the haircut and the hairline were made. The algorithm may be used to detect selected points and areas of a face or as a preliminary component in the face recognition, as a development of optical analysis methods or in the quantitative analysis of face on thermograms.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 151-159
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Real-time Segmentation of Yarn Images Based on an FCM Algorithm and Intensity Gradient Analysis
Segmentacja obrazu przędzy oparta na algorytmie FCM i analizie gradientu intensywności
Autorzy:
Li, Z.
Pan, R.
Wang, J.
Wang, Z.
Li, B.
Gao, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/233569.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
real-time segmentation
image processing
yarn evenness
FCM algorithm
gradient analysis
segmentacja w czasie rzeczywistym
przetwarzanie obrazu
algorytm FCM
analiza gradientu
Opis:
This paper presents a new method for real-time segmentation of yarn images which are captured by a real-time image acquisition device. The first frame of the images is clustered by the local average intensity and entropy of the image based on the FCM (Fuzzy C-means) algorithm to obtain a segmentation threshold value. The pixels with an intensity below the threshold value in each column of the image are convolved with a convolve template to construct an intensity gradient curve. The points of maximum value and minimum value in the curve are considered as the upper and lower edge points of yarn. A robust real-time segmentation algorithm of yarn images is obtained for evaluating yarn diameter more precisely. Finally two indices of SE (Segmentation Error) in % and ADE (Average Diameter Error) in % are proposed to evaluate the segmentation method, which is then compared with the manual method.
Artykuł dotyczy oceny przeprowadzonej w czasie rzeczywistym segmentacji obrazów w oparciu o rozmyty algorytm C-średnich i analizę intensywności gradientu. Zaproponowano metodę segmentacji obrazów przędzy mającą na celu zwiększenie dokładności pomiarów jej średnicy, a w zamierzeniach wpłynięcie na zwiększenie dokładności oceny jej nierównomierności. W tym celu zaprojektowano stanowisko badawcze, umożliwiające rejestrację obrazów przędzy wykonaną w czasie rzeczywistym, z bardzo dużą częstotliwością rejestracji kadrów zdjęć. Na tej podstawie przeprowadzono obliczenia obejmujące między innymi minimalizację rozmytej funkcji celu, lokalną charakterystykę intensywności obrazu, a także jednowymiarowy splot wykorzystane do wykrywania krawędzi rozpatrywanej przędzy. Uzyskane rezultaty proponowanej metody skonfrontowano z rezultatami przewidywanymi za pośrednictwem tradycyjnych metod. W szczególności w celach porównawczych uwzględniono progowanie Otsu i grupowanie za pośrednictwem algorytmu FCM, a także Region Growing Algorithm.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2016, 4 (118); 45-50
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Breast cancer nuclei segmentation and classification based on a deep learning approach
Autorzy:
Kowal, Marek
Skobel, Marcin
Gramacki, Artur
Korbicz, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838197.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
breast cancer
nuclei segmentation
image processing
nowotwór piersi
segmentacja jądra
przetwarzanie obrazu
Opis:
One of the most popular methods in the diagnosis of breast cancer is fine-needle biopsy without aspiration. Cell nuclei are the most important elements of cancer diagnostics based on cytological images. Therefore, the first step of successful classification of cytological images is effective automatic segmentation of cell nuclei. The aims of our study include (a) development of segmentation methods of cell nuclei based on deep learning techniques, (b) extraction of some morphometric, colorimetric and textural features of individual segmented nuclei, (c) based on the extracted features, construction of effective classifiers for detecting malignant or benign cases. The segmentation methods used in this paper are based on (a) fully convolutional neural networks and (b) the marker-controlled watershed algorithm. For the classification task, seven various classification methods are used. Cell nuclei segmentation achieves 90% accuracy for benign and 86% for malignant nuclei according to the F-score. The maximum accuracy of the classification reached 80.2% to 92.4%, depending on the type (malignant or benign) of cell nuclei. The classification of tumors based on cytological images is an extremely challenging task. However, the obtained results are promising, and it is possible to state that automatic diagnostic methods are competitive to manual ones.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 1; 85-106
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
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
Tytuł:
Hybrid cytological image segmentation method based on competitive neural network and adaptive thresholding
Hybrydowa metoda segmentacji obrazów cytologicznych oparta o konkurencyjne sieci neuronowe i adaptacyjne progowanie
Autorzy:
Kowal, M.
Filipczuk, P.
Korbicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153798.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
segmentacja obrazu
sieci neuronowe
rak piersi
diagnostyka
image segmentation
neural networks
breast cancer
diagnosis
Opis:
The paper provides a preview of research on the computer system to support breast cancer diagnosis. The approach is based on analysis of microscope images of fine needle biopsy material. The article is devoted mainly to the segmentation problem. Hybrid segmentation algorithm based on competitive learning neural network and adaptive thresholding is presented. The system was tested on a set of real case medical images obtained from patients of the hospital in Zielona Góra with promising results.
Niniejszy artukuł przedstawia wyniki prac badawczych prowadzonych nad komputerowym systemem wspierającym diagnostykę raka piersi. Zaprezentowane podejscie oparte jest na analizie mikroskopowych obrazów materiału pozyskanego metodą biopsji cienkoigłowej bez aspiracji. Zadaniem systemu jest określenie czy badany przypadek jest zmianą łagodną czy złośliwą. Badania skupione są na dwóch głównych problemach. Pierwszym z nich jest segmentacja obrazów cytologicznych oraz ekstrakcja cech morfometrycznych jąder komórkowych występujących na rozmazach. Drugim problemem jest klasyfikacja raka sutka oraz odpowiedni dobór cech najlepiej opisujących daną klasę. W artykule autorzy położyli główny nacisk na opisie sposobu segmentacji obrazów. Poprawność procesu segmentacji w dużym stopniu decyduje o możliwości wykonania skutecznych pomiarów cech morfometrycznych jąder komórkowych i w konsekwencji dokonania właściwej diagnozy. W artykule przedstawiono hybrydowy algorytm segmentacji oparty o konkurencyjne sieci neuronowe i adaptacyjne progowanie. Jest to metoda alternatywna do zaprezentowanej wcześniej metody bazującej na rozmytym algorytmie c-średnich. Porównanie wyników obydwu metod zamieszczono w artykule. Automatyczny system wspierający diagnostykę raka piersi przetestowano na prawdziwych obrazach medycznych pacjentów regionalnego szpitala w Zielonej Górze. W przeprowadzonych eksperymetach uzyskano obiecujące wyniki.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 11, 11; 1448-1451
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deep learning-based framework for tumour detection and semantic segmentation
Autorzy:
Kot, Estera
Krawczyk, Zuzanna
Siwek, Krzysztof
Królicki, Leszek
Czwarnowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173573.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
deep learning
medical imaging
tumour detection
semantic segmentation
image fusion
technika deep learning
głęboka nauka
obrazowanie medyczne
wykrywanie guza
segmentacja semantyczna
połączenie obrazu
Opis:
For brain tumour treatment plans, the diagnoses and predictions made by medical doctors and radiologists are dependent on medical imaging. Obtaining clinically meaningful information from various imaging modalities such as computerized tomography (CT), positron emission tomography (PET) and magnetic resonance (MR) scans are the core methods in software and advanced screening utilized by radiologists. In this paper, a universal and complex framework for two parts of the dose control process – tumours detection and tumours area segmentation from medical images is introduced. The framework formed the implementation of methods to detect glioma tumour from CT and PET scans. Two deep learning pre-trained models: VGG19 and VGG19-BN were investigated and utilized to fuse CT and PET examinations results. Mask R-CNN (region-based convolutional neural network) was used for tumour detection – output of the model is bounding box coordinates for each object in the image – tumour. U-Net was used to perform semantic segmentation – segment malignant cells and tumour area. Transfer learning technique was used to increase the accuracy of models while having a limited collection of the dataset. Data augmentation methods were applied to generate and increase the number of training samples. The implemented framework can be utilized for other use-cases that combine object detection and area segmentation from grayscale and RGB images, especially to shape computer-aided diagnosis (CADx) and computer-aided detection (CADe) systems in the healthcare industry to facilitate and assist doctors and medical care providers.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e136750
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deep learning-based framework for tumour detection and semantic segmentation
Autorzy:
Kot, Estera
Krawczyk, Zuzanna
Siwek, Krzysztof
Królicki, Leszek
Czwarnowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2128156.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
deep learning
medical imaging
tumour detection
semantic segmentation
image fusion
technika deep learning
głęboka nauka
obrazowanie medyczne
wykrywanie guza
segmentacja semantyczna
połączenie obrazu
Opis:
For brain tumour treatment plans, the diagnoses and predictions made by medical doctors and radiologists are dependent on medical imaging. Obtaining clinically meaningful information from various imaging modalities such as computerized tomography (CT), positron emission tomography (PET) and magnetic resonance (MR) scans are the core methods in software and advanced screening utilized by radiologists. In this paper, a universal and complex framework for two parts of the dose control process – tumours detection and tumours area segmentation from medical images is introduced. The framework formed the implementation of methods to detect glioma tumour from CT and PET scans. Two deep learning pre-trained models: VGG19 and VGG19-BN were investigated and utilized to fuse CT and PET examinations results. Mask R-CNN (region-based convolutional neural network) was used for tumour detection – output of the model is bounding box coordinates for each object in the image – tumour. U-Net was used to perform semantic segmentation – segment malignant cells and tumour area. Transfer learning technique was used to increase the accuracy of models while having a limited collection of the dataset. Data augmentation methods were applied to generate and increase the number of training samples. The implemented framework can be utilized for other use-cases that combine object detection and area segmentation from grayscale and RGB images, especially to shape computer-aided diagnosis (CADx) and computer-aided detection (CADe) systems in the healthcare industry to facilitate and assist doctors and medical care providers.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e136750, 1--7
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
A multistep approach for micro tomography obtained medical image segmentation
Autorzy:
Buczkowski, M.
Saeed, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/332884.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
image segmentation
bilateral filter
Canny-Deriche edge detector
microtomography
porous materials
segmentacja obrazu
filtr dwustronny
wykrywanie krawędzi
mikrotomografia
materiały porowate
Opis:
This paper presents a multistep approach for segmentation of micro tomography images. Various images of porous structures were studied. Proper segmentation of that images is necessary to create 3D models of these structures. The introduced algorithm concerns finding the proper way of image filtering before the use of Canny-Deriche edge detection to obtain the best possible segmentation.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2014, 23; 69-76
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ferromagnetic Underwater Target Detection Based on a Magnetic Anomaly Map
Wykrywanie ferromagnetycznych obiektów podwodnych na podstawie mapy anomalii magnetycznych
Autorzy:
Bodus-Olkowska, Izabela
Uriasz, Janusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385735.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
hydrografia
obiekty ferromagnetyczne
anomalia magnetyczna
pole magnetyczne
segmentacja obrazu
hydrography
ferromagnetic objects
magnetic anomaly
magnetic field
image segmentation
Opis:
A magnetic anomaly map of an underwater area indicates the places where the distortion of a magnetic field has occurred. Through the interpretation procedures, a hydrographer can easily indicate the places where the ferromagnetic objects are, then calculate the level of each distortion – by the value of total anomaly – and initially, based on their own knowledge, try to classify the sources of distortion. Objects that induce micro anomaly changes (>30 nT) – like industrial infrastructure, such as pipelines and cables; to unintendingly located targets with ferromagnetic characteristics: wrecks (vessels, planes, cars), military mines, UXO, lost anchors and chains. Interpretation of such a map with the attempt to identify the source of magnetic field distortion, requires a specific knowledge as well as experience. In this article the author presents the research results of dimensioning and location of potential ferromagnetic underwater objects based on a magnetic anomaly map. For further consideration an anchor of buoyage system is taken into account. Geolocation of ferromagnetic sources, contours extraction and dimensioning algorithms of ferromagnetic targets have been carried out in Matlab software. The map of magnetic anomaly enhanced with extracted information was developed in ArcGIS. The analysis was carried out for the purpose of the dissertation thesis and the results are used in further research.
Mapa anomalii magnetycznych obszaru podwodnego wskazuje miejsca, w których występuje zniekształcenie ziemskiego pola magnetycznego. Za pomocą procedur interpretacyjnych hydrograf może łatwo wskazać miejsca, w których znajdują się obiekty ferromagnetyczne, a następnie obliczyć poziom każdego zniekształcenia – według wartości całkowitej anomalii – i na podstawie własnej wiedzy spróbować sklasyfikować źródła zniekształceń. Obiekty, które indukują zniekształcenie pola magnetycznego na obszarach wodnych, mogą być różne. Te wywołujące zmiany pola magnetycznego (anomalia >30 nT) to między innymi infrastruktura przemysłowa, np.: rurociągi i kable, a także nieumyślnie zlokalizowane cele o charakterystyce ferromagnetycznej: wraki (statków, samolotów, samochodów), miny wojskowe, niewybuchy, kotwice i łańcuchy statków. Interpretacja takiej mapy w celu zidentyfikowania źródła zniekształcenia pola magnetycznego wymaga specjalistycznej wiedzy i doświadczenia. Całkowita wartość anomalii magnetycznej określa wielkość poziomu ferromagnetyzmu obiektu, a wymiar powierzchni objętej anomalią umożliwia geolokalizację celu i ustalenie jego wymiarów. W artykule autorzy przedstawiają wyniki badań wymiarowania i lokalizacji potencjalnych ferromagnetycznych podwodnych obiektów na podstawie mapy anomalii magnetycznych. Przeanalizowano anomalię magnetyczną spowodowaną przez kotwicę oznakowania nawigacyjnego. Geolokalizacja źródeł ferromagnetycznych, ekstrakcja ich konturów i algorytmy wymiarowania celów ferromagnetycznych zostały przeprowadzone za pomocą oprogramowania Matlab. Porównano i podsumowano wyniki działania różnych filtrów stosowanych do przetwarzania obrazów. Mapa anomalii magnetycznej wzbogacona o wyodrębnione informacje została opracowana w ArcGIS. Analiza została przeprowadzona na potrzeby pracy doktorskiej, a jej wyniki wykorzystano w dalszych badaniach
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2020, 14, 1; 35-45
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
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:
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
Tytuł:
Odporna na zmianę orientacji obrazu obszarowa metoda segmentacji obrazów
Orientation independent region based image segmentation method
Autorzy:
Bal, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152677.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza obrazu
segmentacja obrazów
obszarowe metody segmentacji
segmentacja niezależna od orientacji
image analysis
image segmentation
region-based segmentation
scan direction independent segmentation
Opis:
W pracy przedstawiono istotne z punktu widzenia segmentacji obrazów, jak i ich analizy, zagadnienie zależności wyniku segmentacji obrazu od jego orientacji. Jako rozwiązanie tego problemu dla segmentacji obrazu przez łączenie obszarów w pracy zaproponowano równoległą metodę segmentacji. Rozważania teoretyczne zostały zilustrowane prezentacją wyników uzyskanych zależną i niezależną (tzn. równoległą) od orientacji metodą segmentacji obrazów.
In this article important problem for image segmentation and image analysis it is problem of dependence between image orientation and image segmentation results is presented. As a solution of this problem in case of image segmentation by region merging new parallel image segmentation method is proposed. As an illustration of theoretical analysis of this problem results obtained from orientation dependent and independent (it is parallel) method are also presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 5, 5; 12-14
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Poprawa wiarygodności wyników analizy obrazów poprzez zastosowanie metod segmentacji odpornych na zmianę orientacji obrazu
Improvement of image analysis reliability by using oreintation independent region based image segmentation method
Autorzy:
Bal, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154377.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza obrazu
segmentacja obrazów
obszarowe metody segmentacji
segmentacja niezależnie od orientacji
image analysis
image segmentation
scan direction independent segmentation
region based segmentation
Opis:
W pracy przedstawione zostało istotne z punktu widzenia segmentacji obrazów, jak i ich analizy, zagadnienie zależności wyniku segmentacji obrazu od jego orientacji. Jako rozwiązanie tego problemu dla segmentacji obrazu przez łączenie obszarów w pracy zaproponowano równoległą metodę segmentacji. Rozważania teoretyczne zostały zilustrowane prezentacją wyników uzyskanych zależną i niezależną (tzn. równoległą) od orientacji metodą segmentacji obrazów.
In this article important problem for image segmentation and image analysis is dependence between image orientation and image segmentation results is presented. As a solution of this problem in case of image segmentation by region merging new parallel image segmentation method is proposed. As an illustation of theoretical analysis of this problem results obtained from oreintation dependent and independent (it is parallel) method are also presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 153-156
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Segmentacja obrazów obiektów w postaci skupisk na przykładzie obrazów kometowych
Aggregate object image segmentation on example of comet assay images
Autorzy:
Bal, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156350.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza obrazów
segmentacja obrazów
binaryzacja obrazu
obiekty w postaci skupisk
minimalne drzewo rozpinające
image analysis
image segmentation
image binarization
aggregate objects
minimum spanning tree
Opis:
W pracy przedstawiono propozycję metody segmentacji obiektów będących skupiskami, przykładem takich obiektów są tzw. komety będące wynikiem jednokomórkowej elektroforezy żelowej. Prezentacja nowej metody została poprzedzona przedstawieniem wyników segmentacji tych obrazów metodami standardowymi. Opracowana metoda działa dwuetapowo: etap 1. to segmentacja służąca wyznaczeniu fragmentów składowych obiektów, etap 2 wykorzystuje minimalne drzewo rozpinające do określenia zbioru fragmentów tworzących poszczególne obiekty.
This paper deals with the problem of segmentation of aggregate objects i.e. objects which are formed by the set of unconnected elements smaller than the object. Images of such objects are very difficult to be segmented. An example of this type of objects are "comet" from Single Cell Gel Electrophoresis images (also called comet assay images). In comet assay images the comet region is formed by unconnected fragments of DNA (Fig. 1). Due to unsatisfying results of comet segmentation by stan-dard methods (Figs. 2and 3) a new, two-stage method for segmentation of such images has been developed. The first stage is image segmentation whose result is a set of comet elements ei representing DNA fragments. In the second stage the minimum spanning trees Tp are created - graph vertexes vi represent elements ei, while length dij of edge eij between vertexes vi and vj is equal to the minimum distance between pixels of elements ei and ei. Then for each connected tree Tp its convex hull defining the region of comet Kp (Fig. 4) is created. In case of defects appearing in comet images (Fig. 5) the incorrect region can be rejected e.g. by use of geometrical features describing regions.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 1, 1; 55-58
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane metody poprawy wyników segmentacji obiektów w postaci skupisk na przykładzie obrazów kometowych
Selected methods for improvement of image segmentation of cluster-structured objects on an example of comet assay images
Autorzy:
Bal, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158425.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza obrazów
segmentacja obrazów
binaryzacja obrazu
filtracja obrazów
operacje morfologiczne
obrazy kometowe
image analysis
image segmentation
image binarization
image filtering
morphological operations
comet assay images
Opis:
W pracy przedstawiono metody poprawy wyników segmentacji obiektów w postaci skupisk. Poprawa jakości segmentacji dla takich obiektów może być uzyskana m.in. poprzez odpowiednie połączenie filtracji dolnoprzepustowej (np. filtracji medianowej) z metodami pozwalającymi na określenie przynależności poszczególnych obszarów uzyskanych po segmentacji wybraną metodą do obszarów wynikowych reprezentujących obiekty interesujące z punktu widzenia celu segmentacji (w pracy zastosowano w tym celu operację morfologicznego zamknięcia oraz metodę grafową wykorzystującą koncepcję minimalnego drzewa rozpinającego). W pracy zwrócono także uwagę na możliwość poprawy wyników segmentacji poprzez wyznaczenie otoczki wypukłej rozpiętej na obszarach spełniających określone wymagania. Wyniki działania opisanych metod przedstawiono na przykładzie poprawy wyników segmentacji obrazów otrzymanych w wyniku jednokomórkowej elektroforezy żelowej.
This paper deals with the problem of segmentation of cluster-structured objects, that is the objects which are formed by a set of unconnected elements smaller than the object. Images representing such objects are very difficult for segmentation. A good example of cluster-structured objects are “comet” images from Single Cell Gel Electrophoresis (comet assay). In the analysis of comet assay images a pivotal role plays the detection of comet regions - the comet region is formed by unconnected fragments of DNA (Fig. 1) which originate from the same cell nucleus. Because those regions are not solid, the usage of standard segmentation methods leads to poor results (Fig. 2). Pre- and post-processing methods can be used for improvement of segmentation results. Some of them are presented in the paper. The aim of the work was not the selection of the best improvement method of the comet assay segmentation results but the presentation of different approaches which could be used in the case of segmentation of this kind of objects. The first presented method is based on the idea of artificial removing of connectivity lack - this is done by the usage of a low-pass filter with large window before segmentation (Fig. 3). The next method uses the morphological closing for assignment of regions ri to the metaregion Rk which represent one comet (Fig. 4). For improving Rk shape the idea of convex hull spanned on ri ∈ Rk is used (Fig. 5). In this method the assignment condition is enclosed in structuring elements - because of limitations of the discrete space, in which the structuring element is defined, there are also some limitations of conditions which can be used. This drawback does not exist in the last of the presented method which uses the conception of the minimum spanning tree for assignment of regions ri to Rk. In this method the segmentation result is represented by graph G, whose vertexes vi represent regions ri, and length dij of edge eij between vertexes vi, and vj is equal to the closest distance between pixels of ri and rj (distances dij in general case can be variously defined). In G the minimum spanning trees Tk are searched, such that ∀eij ∈ Tk : dij ≤ ε, then for each Tk its convex hull is created - it defines the region of comet Kp (Fig. 6).
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 5, 5; 288-289
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Line segmentation of handwritten text using histograms and tensor voting
Autorzy:
Babczyński, Tomasz
Ptak, Roman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330796.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
document image processing
handwritten text
text line segmentation
projection profile
text string
offline cursive script recognition
ICDAR 2009 competition
przetwarzanie obrazu dokumentu
tekst odręczny
segmentacja linii tekstu
profil projekcyjny
ciąg tekstowy
Opis:
There are a large number of historical documents in libraries and other archives throughout the world. Most of them are written by hand. In many cases they exist in only one specimen and are hard to reach. Digitization of such artifacts can make them available to the community. But even digitized, they remain unsearchable, and an important task is to draw the contents in the computer readable form. One of the first steps in this direction is to recognize where the lines of the text are. Computational intelligence algorithms can be used to solve this problem. In the present paper, two groups of algorithms, namely, projection-based and tensor voting-based, are compared. The performance is evaluated on a data set and with the procedure proposed by the organizers of the ICDAR 2009 competition.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 3; 585-596
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-54 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