Założenia budowy algorytmu do automatycznego rozpoznawania okrzemek w obrazach monochromatycznych

• Autorzy: Sekulska-Nalewajko J. , Grabowski S.

Warianty tytułu

EN

The assumptions of an algorithm for automatic diatom recognition in monochromatic images

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia zagadnienia dotyczące przetwarzania obrazów komórek okrzemek do celów ich automatycznego rozpoznawania. We współczesnych problemach ekologii i ochrony środowiska okrzemki, mikroskopijne glony, są postrzegane jako jedne z najlepszych organizmów wskaźnikowych w systemach wodnych. W pracy podano założenia metodologiczne i koncepcyjne budowy systemu służącego do ich klasyfikacji taksonomicznej. Na analizę komórek okrzemek, które charakteryzują się znacznym zróżnicowaniem morfologicznym i złożoną teksturą, składa się kilka etapów. Są to: wydzielenie obiektu z tła oraz analiza obiektu, która obejmuje detekcję konturu, wyznaczenie osi symetrii i wyselekcjonowanie elementów ornamentacji komórki. Pierwszy etap, omówiony w tym artykule, opiera się na stosowaniu algorytmów segmentacji obrazu w celu wyodrębnienia obiektu z tła do dalszej analizy. W pracy przeprowadzono eksperyment z kilkoma algorytmami binaryzacji obrazu, w tym z własną modyfikacją algorytmu Bernsena, która usuwa część artefaktów wprowadzanych przez metodę oryginalną.

EN

The article presents the problems of processing images of diatom cells, goaled to automatic taxonomic classification. In the contemporary ecology and environment protection diatoms, being microscopic algae, are considered to be one of the best indicators in water systems. In this work we list the methological assumptions and main concepts for a system for automatic taxonomic classification of diatoms. Diatom cells have diverse shapes and textures, which makes the analysis of their images a difficult and complex task. The analysis requires several stages, that is: extracting the object from the background, contour detection, determination of the symmetry axis and extracting the features of shell pattern. The first stage discussed in this article is image binarization, feasible for further analysis. We experiment with a new algorithm, including own modification of Bernsen's method, which mitigates the artifacts specific to the original variant.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazów; analiza obrazu; obrazy monochromatyczne; okrzemki; komórki okrzemek

EN

image processing; image analysis; monochromatic images; diatom; diatom cells

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2004
• Tom: T. 8, z. 3
• Strony: 73--79
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., tab., rys.

Twórcy

autor

Sekulska-Nalewajko J.

• Katedra Informatyki Stosowanej, Politechnika Łódzka

autor

Grabowski S.

• Katedra Informatyki Stosowanej, Politechnika Łódzka

Bibliografia

• [1] Bernsen J.: Dynamic thresholding of grey-level images. Proceedings of ICPR, Berlin, 1986, 1251-1255
• [2] Buf H., Bayer M., Droop S., Head R., Juggins S., Fisher S., Bunke H., Wilkinson M., Roerdinck J., Pech-Pacheco J., Cristóbal G., Shahbazkia H., Ciobanu A.: Diatom identification: a double challenge cailed ADIAC. Proceedings of IClAP, Venice'99, 1999, 734-739
• [3] Field C, Behrenfeld M., Randerson J., Falkowski R: Primary produetion of the biosphere: integrating lerrestrial and oceanic components. Science, nr 281, 1998, 237-240
• [4] Forero-Vargas M.G., Redondo R., Cristóbal G.: Analysis and screening of diatoms by shape and contour. International WorkshopVLBV, Visual Content Processing and Representation, Madrid'03, 2003, 58-65
• [5] Forero-Vargas M.G., Śroubek F., Flusser J., Redondo R., Cristóbal G.: Automatic screening and multifocus fusion methods for diatom identification. In: Bosacchi B., Fogel D.B., Bezdek J.C. (eds), Applications and Science of Neural Networks, Fuzzy Systems and Evolutionary Computation VI. SPIE, Bellingham, 2004, 197-206
• [6] Pech-Pacheco J.L., AWarez-Borrego J.: Optical-digital system applied to the identification of five phytoplankton species. Marine Biology, No. 132, 1998, 357-365
• [7] Pech-Pacheco J.L., Alvarez-Borrego J., Cristóbal G.: Identification ofa red tide blooming species through an automatic optical-digital system. SPIE 4471, Algorithms and systems for optical information processing, San Diego, CA'2001
• [8] Pech-Pacheco J.L., Cristóbal G., Alvarez-Borrego J., Cohen L.: Automatic system for phytoplanktonic algae identification. Limnetica, nr 20, t. 1, 2001, 143-158
• [9] Treguer P., Nelson D.M., Van Bennekom A.J., DeMaster D.J., Leynaert A., Queguiner B.: The silica balance in the World Ocean: a reestimate. Science, No. 268, 1995, 375-379
• [10] Trier 0.D., Jain A.K.: Goal-directed evaluation of binarization methods. IEEE Trans. Pattem Analysis and Machine Intelligence, PAMI-17, 1995, 1191-1201
• [11] Trier 0. D., Taxt T.: Evaluation of binarization methods for document images. IEEE Trans. Pattem Analysis and Machine Intelligence, PAMI-17, 1995,312-315