Wydajna implementacja algorytmów przetwarzania obrazów w postaci wtyczek programowych dla środowiska ImageJ

• Autorzy: Gumuła M. , Piórkowski A.

Warianty tytułu

EN

A review of the efficient algorithm implementation for image processing in the ImageJ environment

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy artykuł traktuje o implementacji dodatkowych funkcjonalności w środowisku ImageJ na przykładzie wybranego algorytmu przetwarzania obrazów. Środowisko to jest bardzo popularne wśród naukowców, szczególnie neurobiologów jako referencyjna aplikacja do analizy obrazów preparatów mikroskopowych. W artykule przedstawiono wybrane aspekty charakterystyki prezentowanego środowiska, skupiono się zaś szczególnie na sposobie wdrażania nowych funkcjonal-ności na przykładzie implementacji algorytmu statystycznej dominacji. Rozważono szczegóły wydajnościowe rozwiązania wraz z dyskusją metodyki zrównoleglenia, przedstawiając wyniki eksperymentalne.

EN

This article presents an implementation of additional functionality in the ImageJ environment for selected image processing algorithm. This environment is very popular among scientists, especially neuroscientists as a reference application for the analysis of images of microscopic images. The article presents some aspects of the characteristics of presented environment, and focuses particularly on ways of implementing new functionalities as an example the statistical dominance algorithm implementation. The details of performance solutions with discussion of the parallelization methodology, including experimental results, are considered.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazów; ImageJ

EN

image processing; ImageJ

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 38, nr 2
• Strony: 93--104
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz.

Twórcy

autor

Gumuła M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków.

autor

Piórkowski A.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Bibliografia

• 1. Collins T.J.: ImageJ for microscopy. Biotechniques, Vol. 43 (1 Suppl), 2007, s. 25÷30.
• 2. Baecker V.: Workshop: Image processing and analysis with ImageJ and MRI Cell Ima-ge Analyzer. Montpellier RIO Imaging, Montpellier, France 2010.
• 3. Hartig S.M.: Basic image analysis and manipulation in ImageJ. Current protocols in molecular biology, 2013, s. 14÷15.
• 4. Schneider C.A., Rasband W.S., Eliceiri K.W.: NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nature methods, Vol. 9(7), 2012, s. 671÷675.
• 5. Schindelin J., Arganda-Carreras I., Frise E., Kaynig V., Longair M., Pietzsch T., Preibisch S., Rueden C., Saalfeld S., Schmid B., Tinevez J.Y.: Fiji: an open-source plat-form for biological-image analysis. Nature methods, Vol. 9(7), 2012, s. 676÷682.
• 6. Miji Project homepage, http://imagej.net/Miji, dostęp: grudzień 2016.
• 7. Bailer W.: Writing ImageJ plugins – a tutorial. Upper Austria University of Applied Sciences, Austria 2006.
• 8. Piórkowski A.: A Statistical Dominance Algorithm for Edge Detection and Segmenta-tion of Medical Images. AISC, Vol. 471, Springer, 2016, s. 3÷14.
• 9. Soille P.: Morphological Image Analysis: Principles and Applications. Springer-Verlag New York, USA 1999.
• 10. Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Wy-dawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, 1997.
• 11. ImageJ Project documentation, http://imagej.nih.gov/ij/docs/, grudzień 2016.
• 12. Toub S.: Patterns of Parallel Programming. Understanding and Applying Parallel Pat-terns with the .Net Framework 4 and Visual Csharp. Parallel Computing Platform, Microsoft Corporation. Version February 16, 2010.
• 13. Eck D. J.: Introduction to programming using Java. 2006.
• 14. Augustyn D. R.: Wydajność mechanizmów modułu Parallel Computing Toolbox sys-temu Matlab w zrównoleglonej realizacji symulacji ruchu układów ciał w polu grawita-cyjnym. Studia Informatica, Vol. 31, No. 4A, Gliwice 2010, s. 33÷74.
• 15. Augustyn D.R., Kunc S.: Efektywność programów przeznaczonych do symulacji cią-głych układów dynamicznych, wykorzystujących moduł Parallel Extensions to. NET Framework, uruchamianych na komputerach z procesorami wielordzeniowymi. Studia Informatica, Vol. 31, No. 3, Gliwice 2010, s. 53÷76.
• 16. Wójcicka A., Simiński R., Wróbel Z.: Analiza metod predykcji parametrów zgrzewania złącz metodą Friction Stir Welding. Studia Informatica, Vol. 35, No. 2, Gliwice 2014, s. 91÷100.