Porównanie metod analizy obrazów tekstur USG

• Autorzy: Bodzioch S.

Warianty tytułu

EN

Comparing of texture analyzing methods for ultrasonic images

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Proces rozpoznawania obrazów dzieli się na kilka etapów: przetwarzanie wstępne, segmentację, analizę i rozpoznanie. W procesie segmentacji bardzo często wykorzystuje się analizę tekstur. Analizowane są mniejsze fragmenty obrazu, zwane rejonami zainteresowania. W niniejszym artykule porównane zostało kilka metod analizy tekstur obrazów ultrasonograficznych pęcherzyka żółciowego. Ponadto w podsumowaniu scharakteryzowane zostały możliwe zastosowania poszczególnych metod w diagnostyce ultrasonograficznej.

EN

The process of image recognition usual consists of four stages: preprocessing, segmentation, analyzing and recognition. In segmentation process texture analyzing is used very often. Small parts of image called regions of interest (ROI) are analyzed and recognized. In this paper there is comparison of several approaching of texture analyzing for ultrasonic images of gall bladder. In summary, an effectiveness of these methods is described and commented.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazów; analiza obrazu; metody analizy tekstur; obrazy USG; USG

EN

image processing; image analysis; texture analyzing methods; ultrasonic images

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2004
• Tom: T. 8, z. 3
• Strony: 189--202
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Bodzioch S.

• Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Bibliografia

• [1] Ambroziak R.: Segmentacja obrazu statystycznymi parametrami pierwszego rzędu w komputerowym systemie oznaczania charakterystycznych punktów przemian fazowych paliw stałych. Konferencja „Przetwarzanie i analiza sygnałów w systemach wizji i sterowania". Politechnika Łódzka, Słok 2003
• [2] Cremers D., Yuille A.: A Generative Model Based Approach to Motion Segmentation. DAGM-Symposium 2003, 313-320
• [3] Flasiński M.: Syntaktyczne metody rozpoznawania obrazów. Uniwersytet Jagieloński (skrypt uczelniany nr 634) Kraków, 1990
• [4] Haralick R.: Statistical and structural approaches to texture. Proceedings of the IEEE, 67(5), May 1979, 786-804
• [5] Krivanek A., Sonka M.: Ovarian Ultrasound Image Analysis: Follice Segmentation. IEEE Transactions And Medical Imaging, vol. 17, No. 6, December 1998
• [6] Materka A., Strzelecki M.: Texture Analysis Methods - A Review. Technical University of Łódź, Institute of Elektronics, COST Bil, Brussels, 1998
• [7] Ojala T., Pietikainen M., Maenpaa T.: Multiresolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns. IEEE Transaction on Pattem Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, No. 7, July 2002
• [8] Stetson R, Sommer F., Macovski A.: Lesion Contrast Enhancement in Medical Ultrasound Imaging. IEEE Transactions And Medical Imaging, vol. 16, No. 4, August 1997, 416-425
• [9] Tadeusiewicz R., Flasiński M.: Rozpoznawanie obrazów. Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Naukowe 1991
• [10] Weiman C, Juday R.: Tracking algorithms using logpolar mapped image coordinates. In SPIE, vol. 1192, Intelligent Robots and Computer Vision VIII: Algorithms and Techniques, 1989, 843-852
• [11] Wilson J., Hodgson R.: Log-Polar Mapping applied to pattern representation and recognition. Academic Press Inc. 1992