Referat podejmuje próbę zaadaptowania wariacyjnych metod rejestracji obrazów do kalibracji kinematyki robotów manipulacyjnych. Rozpatrzono możliwość wykorzystania dyfeomorficznego dopasowania punktów charakterystycznych (ang. Diffeomorphic Landmark Matching) jako narzędzia do obliczania przekształceń dla szczególnej metody kalibracji, mianowicie kalibracji przez dyfeomorfizmy. Sformułowano problem rejestracji obrazów oraz przedstawiono idee związane z kalibracją prze dyfeomorfizmy. Efektywność takiego podejścia została zweryfikowana badaniami symulacyjnymi dla modelu kinematyki podwójnego wahadła.
EN
The paper addresses an attempt to adapt variational methods of the image registration to the calibration of manipulator kinematics. In particular, it considers an application of Diffeomorphic Landmark Matching as a tool for computing transformations for a specific calibration method, namely the calibration by diffeomorphisms. Image registration formalism as well as the ideas underlying the calibration method has been presented. The results of bonding these two theories have been evaluated by means of simulations.
W artykule przedstawiono autorskie rozwiązania problemu wykonywania zdjęć niewyraźnych tekstów na opakowaniach i niewielkich produktach. W sytuacji gdy napis posiada niską rozdzielczość (drukarka atramentowa), albo jest wykonany poprzez technikę tłoczenia, wykonanie zwykłego, pojedynczego zdjęcia daje przeważnie niezadowalające wyniki. Dzięki przedstawionym tu rozwiązaniom, znacząco polepszamy materiał wejściowy (fotografie), który jest podstawą, na przykład do analizy przez algorytmy uczenia maszynowego, dedykowanych do rozpoznawania znaków (OCR).
EN
The article presents proprietary solutions to the problem of taking pictures of blurred texts on packaging and small products. In a situation where the inscription has a low resolution (inkjet printer) or is made by embossing, taking a simple, single photo usually gives unsatisfactory results. Thanks to the presented here solutions, we significantly improve the input material (photos), which is the basis, for example for analysis by machine learning algorithms, dedicated to character recognition (OCR).
Super-resolution image reconstruction utilizes two algorithms, where one is for single-frame image reconstruction, and the other is for multi-frame image reconstruction. Singleframe image reconstruction generally takes the first degradation and is followed by reconstruction, which essentially creates a problem of insufficient characterization. Multi-frame images provide additional information for image reconstruction relative to single frame images due to the slight differences between sequential frames. However, the existing super-resolution algorithm for multi-frame images do not take advantage of this key factor, either because of loose structure and complexity, or because the individual frames are restored poorly. This paper proposes a new SR reconstruction algorithm for images using Multi-grained Cascade Forest. Multi-frame image reconstruction is processed sequentially. Firstly, the image registration algorithm uses a convolutional neural network to register low-resolution image sequences, and then the images are reconstructed after registration by the Multi-grained Cascade Forest reconstruction algorithm. Finally, the reconstructed images are fused. The optimal algorithm is selected for each step to get the most out of the details and tightly connect the internal logic of each sequential step. This novel approach proposed in this paper, in which the depth of the cascade forest is procedurally generated for recovered images, rather than being a constant. After training each layer, the recovered image is automatically evaluated, and new layers are constructed for training until an optimal restored image is obtained. Experiments show that this method improves the quality of image reconstruction while preserving the details of the image.
The paper concentrates on post-processing of data necessary for pressure measurements using Pressure Sensitive Paints (PSP). The purpose of the study was to develop and test procedures for extraction of the surface pressure distribution from the images captured during PSP tests. The core issues addressed were reduction of the influence of model movement and deformation during wind tunnel run and synchronization between conventional pressure tap measurements and PSP data, necessary for in-situ calibration. In the course of the studies, two approaches on image registration were proposed: the first based on geometric transformation of control points pairs with cross-correlation tuning and the second based on similarity finding and estimation of geometric transformation of the images. Performance of the developed algorithm was tested with use of experimental setup allowing for controlled movement of the imagined target with micrometer resolution. Both of the proposed approaches to PSP image resection proved to perform well. After testing of the software, the PSP system was used for determination of the pressure field on flat plate exposed to impinging jet. The presented procedures and results can be useful for research groups developing in-house PSP measurements systems for wind tunnel tests and internal flow investigations.
PL
W artykule przedstawiono procedury konieczne i wystarczające do przeprowadzenia pomiarów techniką farb czułych na ciśnienie. Celem pracy było opracowanie oraz sprawdzenie procedur wyznaczenia rozkładu ciśnienia na powierzchni ze zdjęć pomiarowych farb czułych na ciśnienie. Głównymi podjętymi tematami była redukcja wpływu przemieszczenia i deformacji modelu podczas dmuchu w tunelu aerodynamicznym oraz synchronizacja pomiędzy pomiarem ciśnienia a rejestracją zdjęć. W pracy zaproponowano dwie metody uzgodnienia pozycji modelu pomiędzy zdjęciami: pierwsza metoda oparta na transformacji geometrycznej punków kontrolnych z dodatkowym uzgodnieniem wykorzystującym korelację obrazów znaczników oraz drugą metodę opartą na odnajdywaniu podobnych cech obrazów i estymacji przekształcenia geometrycznego obrazów. Skuteczność algorytmów została sprawdzona przy wykorzystaniu stanowiska pomiarowego umożliwiającego wykonanie zdjęć obiektu testowego przesuwanego z rozdzielczością poniżej jednego mikrometra. Testy zaproponowanych rozwiązań potwierdziły ich skuteczność. Kolejnym krokiem, po testach opracowanego oprogramowania, było wyznaczenie rozkładu ciśnienia na płaskiej płycie poddanej strumieniowi sprężonego powietrza. Przedstawione procedury oraz wyniki mogą być użyteczne dla grup badawczych wdrażających technikę farb czułych na ciśnienie do pomiarów w tunelach aerodynamicznych oraz badań przepływów wewnętrznych.
5
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
This paper describes the accurate deformable registration method for image-guided lung interventions, including lung nodule biopsy and radiofrequency ablation of lung tumours. A level set motion assisted deformable registration method for computed tomography (CT) images was proposed and its accuracy and speed were compared with those of other conventional methods. Fifteen 3D CT images obtained from lung biopsy patients were scanned. Each scan consisted of diagnostic and preoperative CT images. Each deformable registration method was initially evaluated with a landmark-based affine registration algorithm. Various deformable registration methods such as level set motion, demons, diffeomorphic demons, and b-spline were compared. Visual assessment by two expert thoracic radiologists using five scales showed an average visual score of 3.2 for level set motion deformable registration, whereas scores were below 3 for other deformable registration methods. In the qualitative assessment, the level set motion algorithm showed better results than those obtained with other deformable registration methods. A level set motion based deformable registration algorithm was effective for registering diagnostic and preoperative volumetric CT images for image-guided lung intervention.
6
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Magnetic resonance imaging (MRI) is a widely used imaging modality to evaluate brain disorders. MRI generates huge volumes of data, which consist of a sequence of scans taken at different instances of time. As the presence of brain disorders has to be evaluated on all magnetic resonance (MR) sequences, manual brain disorder detection becomes a tedious process and is prone to inter- and intra-rater errors. A technique for detecting abnormalities in brain MRI using template matching is proposed. Bias filed correction is performed on volumetric scans using N4ITK filter, followed by volumetric registration. Normalized cross-correlation template matching is used for image registration taking into account, the rotation and scaling operations. A template of abnormality is selected which is then matched in the volumetric scans, if found, the corresponding image is retrieved. Post-processing of the retrieved images is performed by the thresholding operation; the coordinates and area of the abnormality are reported. The experiments are carried out on the glioma dataset obtained from Brain Tumor Segmentation Challenge 2013 database (BRATS 2013). Glioma dataset consisted of MR scans of 30 real glioma patients and 50 simulated glioma patients. NVIDIA Compute Unified Device Architecture framework is employed in this paper, and it is found that the detection speed using graphics processing unit is almost four times faster than using only central processing unit. The average Dice and Jaccard coefficients for a wide range of trials are found to be 0.91 and 0.83, respectively.
7
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Automated motion reduction in dynamic infrared imaging is on demand in clinical applications, since movement disarranges time-temperature series of each pixel, thus originating thermal artifacts that might bias the clinical decision. All previously proposed registration methods are feature based algorithms requiring manual intervention. The aim of this work is to optimize the registration strategy specifically for Breast Dynamic Infrared Imaging and to make it user-independent. We implemented and evaluated 3 different 3D time-series registration methods: 1. Linear affine, 2. Non-linear Bspline, 3. Demons applied to 12 datasets of healthy breast thermal images. The results are evaluated through normalized mutual information with average values of 0.70 ±0.03, 0.74 ±0.03 and 0.81 ±0.09 (out of 1) for Affine, Bspline and Demons registration, respectively, as well as breast boundary overlap and Jacobian determinant of the deformation field. The statistical analysis of the results showed that symmetric diffeomorphic Demons’ registration method outperforms also with the best breast alignment and non-negative Jacobian values which guarantee image similarity and anatomical consistency of the transformation, due to homologous forces enforcing the pixel geometric disparities to be shortened on all the frames. We propose Demons’ registration as an effective technique for time-series dynamic infrared registration, to stabilize the local temperature oscillation.
8
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule przedstawiono metodę dopasowania chmur punktów do powierzchni na przykładzie zagadnienia konstrukcji danych uczących w algorytmie ASM w zastosowaniu do segmentacji danych tomograficznych dla potrzeb planowania leczenia radioterapeutycznego. Zaproponowany algorytm składa się z 3 etapów: generacji chmur punktów dla danych uczących, sztywnego dopasowania (rotacji, przesunięcia) z wykorzystaniem ICP oraz lokalnej korekty wyników. Cała metodologia została przetestowana, a skuteczność oceniona na podstawie odległości punktów charakterystycznych w danych po dopasowaniu.
EN
This paper addresses a problem of automatic point clouds matching in context of training data construction in Active Shape Model algorithm. An algorithm was applied to CT data segmentation for radiotherapy planning. Proposed methodology consists of 3 steps: point clouds generation, rigid matching (rotation, translation) based on ICP and local corrections of points location. Algorithm was tested and validated using distance between points in data after matching.
9
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
A fast and efficient 3D medical image registration method based on adjusting divergence and curl of image displacement field is presented. Using the fact that an image registration problem can be formulated as an optimal control problem, corresponding optimization problem is reduced to solving several Poisson equations. These Poisson equations are solved by finite element (FEM) and multigrid methods (MG), separately. Computational examples indicate that both solution approaches produce similarly good registration quality but that the cost associated with the multigrid approach is, on the average, less than that for the FEM.
PL
W artykule przedstawiono metodę rejestracji obrazu medycznego 3D, opartą na dywergencji i rotacji przesuniĘĆ obrazu. W rozwiązaniu zastosowano równania Poissona, które analizowano niezależnie, metodą elementów skończonych oraz wielosiatkową. Obliczenia pokazują podobną jakość rejestracji obrazu dla obydwu metod, lecz metoda wielosiatkowa ma mniejsze koszty obliczeniowe.
10
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Image registration is a key component of various image processing operations which involve the analysis of different image data sets. Automatic image registration domains have witnessed the application of many intelligent methodologies over the past decade; however inability to properly model object shape as well as contextual information had limited the attainable accuracy. In this paper, we propose a framework for accurate feature shape modeling and adaptive resampling using advanced techniques such as Vector Machines, Cellular Neural Network (CNN), SIFT, coreset, and Cellular Automata. CNN has found to be effective in improving feature matching as well as resampling stages of registration and complexity of the approach has been considerably reduced using corset optimization The salient features of this work are cellular neural network approach based SIFT feature point optimisation, adaptive resampling and intelligent object modelling. Developed methodology has been compared with contemporary methods using different statistical measures. Investigations over various satellite images revealed that considerable success was achieved with the approach. System has dynamically used spectral and spatial information for representing contextual knowledge using CNN-prolog approach. Methodology also illustrated to be effective in providing intelligent interpretation and adaptive resampling.
PL
Rejestracja obrazu jest kluczowym składnikiem różnych operacji jego przetwarzania. W ostatnich latach do automatycznej rejestracji obrazu wykorzystuje się metody sztucznej inteligencji, których największą wadą, obniżającą dokładność uzyskanych wyników jest brak możliwości dobrego wymodelowania kształtu i informacji kontekstowych. W niniejszej pracy zaproponowano zasady dokładnego modelowania kształtu oraz adaptacyjnego resamplingu z wykorzystaniem zaawansowanych technik, takich jak Vector Machines (VM), komórkowa sieć neuronowa (CNN), przesiewanie (SIFT), Coreset i automaty komórkowe. Stwierdzono, że za pomocą CNN można skutecznie poprawiać dopasowanie obiektów obrazowych oraz resampling kolejnych kroków rejestracji, zaś zastosowanie optymalizacji metodą Coreset znacznie redukuje złożoność podejścia. Zasadniczym przedmiotem pracy są: optymalizacja punktów metodą SIFT oparta na podejściu CNN, adaptacyjny resampling oraz inteligentne modelowanie obiektów. Opracowana metoda została porównana ze współcześnie stosowanymi metodami wykorzystującymi różne miary statystyczne. Badania nad różnymi obrazami satelitarnymi wykazały, że stosując opracowane podejście osiągnięto bardzo dobre wyniki. System stosując podejście CNN-prolog dynamicznie wykorzystuje informacje spektralne i przestrzenne dla reprezentacji wiedzy kontekstowej. Metoda okazała się również skuteczna w dostarczaniu inteligentnych interpretacji i w adaptacyjnym resamplingu.
The paper briefly describes two Structural Health Monitoring (SHM) systems applied for damage detection in civil engineering structures: the vision-based system for in-plane measurement of a structure's displacement fields, and vibration-based SHM system with modal filter as a core component. In vision-based system, the deflection curve is obtained as a result of analysis of two images of the construction: the reference one and the one acquired after application of the load. A modal filter is also an excellent indicator of damage detection, with such advantages as low computational effort, ease of automation and low sensitivity to environmental changes. To apply this method in a real SHM system, the measuring diagnostic unit has been designed and built. The system installed on the test stand consisted of a network of a sensors, needed by modal filtration system, placed in selected area of the structure. Additionally a linear transducer for measurement of deformation of the lower beam of the structure under investigation was used. The paper shows the results of their laboratory tests on truss structure. The experimental results obtained by both systems were compared.
PL
Artykuł opisuje dwa systemy monitorujące stan konstrukcji (SHM) wykorzystane do wykrywania uszkodzeń konstrukcji inżynierii lądowej: system wizyjny przeznaczony do dwuwymiarowych pomiarów pól przemieszczeń konstrukcji, oraz system oparty na filtracji modalnej. W systemie wizyjnym krzywa odkształcenia uzyskiwana jest w wyniku analizy dwóch zdjęć obiektu: obrazu odniesienia oraz zdjęcia obiektu obciążonego. Filtr modalny jest doskonałym wskaźnikiem detekcji uszkodzeń. Jego zaletą są niskie wymagania obliczeniowe, łatwość automatyzacji oraz mała wrażliwość na zmiany środowiskowe. Metoda ta została opisana i przetestowana numerycznie przez autorów. Aby zastosować ją w rzeczywistym systemie SHM zaprojektowano specjalny moduł diagnostyczno - pomiarowy. System zainstalowany na stanowisku składał się z grupy czujników wymaganych przez system filtracji modalnej umieszczonych w wybranym obszarze obiektu. Ponadto wykorzystano czujnik LVDT do pomiaru odkształcenia liniowego dolnej belki. Systemy zostały przetestowane na rzeczywistych konstrukcjach. Artykuł przedstawia wyniki testów laboratoryjnych na laboratoryjnej konstrukcji ramowej. Wyniki eksperymentu uzyskane za pomocą obu systemów zostały ze sobą porównane.
W artykule przedstawiono badania i eksperymenty numeryczne, będące podstawą opracowanego algorytmu łączenia, do formy mozaiki, obrazów z kapsuły endoskopowej. Warunkiem stosowania algorytmu jest, aby łączone obrazy posiadały wspólny obszar, w którym wyznaczana jest odpowiedniość punktów, pozwalająca z kolei na wyznaczenie parametrów transformacji kompensującej ruch kapsuły występujący pomiędzy chwilami, w których pozyskane były mozaikowane obrazy. Opracowany algorytm, w przypadku obrazów z kapsuły endoskopowej, okazał się szybszy i porównywalnie dokładny jak komercyjny algorytm GDB-ICP.
EN
This paper presents numerical research and experiments giving rise to developed algorithm to connect into form of mosaic, images from the capsule endoscopy. In order to apply the algorithm, combined images must have a common area where the correspondence of points is determined. That allows to determine the trans-formation parameters to compensate movement of the capsule that occurs between moments when the mosaic images were acquired. The developed algorithm for images from the capsule endoscopy has proved to be faster and comparably accurate as commercial GDB-ICP algorithm.
13
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule opisano algorytm dopasowania dwóch obrazów przedstawiających tę samą scenę, rejestrowaną jednocześnie w zakresie podczerwieni i zakresie widzialnym. Dopasowanie obrazów wykonywane jest na podstawie detekcji poruszających się obiektów. Prezentowany algorytm syntezy obrazów cechuje się małą złożonością obliczeniową i względnie krótkim czasem realizacji. Dzięki temu opracowana metoda może być z powodzeniem stosowana w urządzeniach przenośnych do syntezy sekwencji obrazów.
EN
In this paper we propose an image registration algorithm. Proposed algorithm allows for aligning two images of the same scene captured simultaneously by sensors operating in different wavebands (Infrared and Vision). The transformation coefficients for aligning images are calculated on basis on moving objects in both images. Presented method is characterized by low computational complexity and short time of calculation.
W pracy przedstawiono problematykę modelowania struktur anatomicznych zobrazowanych w danych tomograficznych na przykładzie pacjentów z nowotworem prostaty. Modele wiedzy a priori umożliwiają znaczące zwiększenie skuteczności segmentacji dla potrzeb planowania leczenia radioterapeutycznego pacjentów z chorobą nowotworową. Opisane i przebadane metody wykorzystywały informację o położeniu pacjenta zapisaną w formacie DICOM, transformację afiniczną oraz jednoczesne deformowalne dopasowanie wielu obrazów wykorzystujące funkcję B-sklejane. Metodologia została przetestowana na rzeczywistych danych tomograficznych. Otrzymane wyniki potwierdzają skuteczność zaprezentowanego rozwiązania z wykorzystaniem połączenia globalnej transformacji i deformowalnego modelowania.
EN
In developed countries, prostate cancer is one of the most often tumors in male population. Radiotherapy is a very important treatment in prostate cancer therapy. The most important, difficult and time-consuming part of radiation therapy planning is precise, manual anatomical organ delineation by medical doctors. For this reason development of special, fast, data-robust, automatic or semi-automatic CT data segmentation methods is a crucial and challenging research topic in image-guided radiother-apy. In a solution of this kind a priori knowledge of segmentation algo-rithms can improve the effectiveness considerably. In the paper there is proposed a method for construction of a geometrical and value model of anatomical structures for prostate, bladder, femoral heads and rectum from the CT data making use of groupwise registration. A short state of the art of model building (Section 2) for medical images is shown. The main idea of the described method is average 3D image creation from training images using combination of an affine transform and B-Spline Free Form Deformation in the groupwise framework [17]. As a result, the algorithm provides 3D deformation fields which can be used for mapping manual outlines of anatomical structures connected to training data made by a medical doctor. The model was built using CT data of real patients with prostate cancer. Exemplary results are shown in Fig. 3. This kind of model can be used as a priori knowledge in segmentation algorithms like deformable models or level sets. The proposed solution was compared with the affine transform and mapping based on the patient position provided with CT images in DICOM format (Section 3) in a qualitative (Fig. 1) and quantitative (Tab. 1) way. The obtained results are presented and discussed in the paper.
This paper presents work on a PC-based software solution for evaluation of burn wounds, leading to automatic registration of infrared and visible light images. The algorithm of reference points detection, crucial for the registration procedure, is presented in details. Enhancements requested by the physicians are also outlined.
PL
Artykuł prezentuje prace nad oprogramowaniem do oceny ran oparzeniowych, związane z automatycznym dopasowaniem zdjęć wykonanych w świetle podczerwonym i widzialnym. Algorytm wykrywania punktów odniesienia, kluczowy dla procedury dopasowania, jest opisany w szczegółach. Przedstawione zostały również inne udoskonalenia wykonane na życzenie lekarzy.
Dopasowanie obrazów jest jednym z etapów fuzji obrazów. W artykule zaprezentowano blokowy algorytm dopasowania obrazów multimodalnych, bazujący na korelacji fazowej. Algorytm wykorzystuje podział obrazu na prostokątne bloki w celu lepszego dopasowania kilku planów obserwowanej sceny. Rozwiązanie zostało opracowane dla systemu monitorowania złożonego z kamer IR oraz TV, przy wynikających stąd założeniach upraszczających.
EN
Sophisticated video surveillance systems use many cameras for watching over the same area. Image fusion allows combining two or more images into a single image containing the most relevant information. One of the most important phases of image fusion is image registration. In this article, we present a block based image registration algorithm for multi-modal images, using the example of TV and thermal (IR) camera images acquired by a monitoring head. For this type of head, the proposed algorithm searches only for translation parameters to align both images; scale and rotation parameters are assumed to be constant, and distortion is neglected. The rough translation parameters are calculated by the classic phase correlation method for image registration. Then, the same method is used to vertically align corresponding rectangular blocks of both images. Inaccurate alignment parameters are detected by the analysis of these parameters in some antecedent time probes and adequately corrected. Data integration by filling gaps between image blocks constitutes the last phase of the presented algorithm. This algorithm delivers good registration effects for images with several near and distant planes of images and preserves a low computation complexity enabling real-time hardware implementation.
Artykuł prezentuje stan prac nad systemem fuzji obrazów z kamer IR i TV realizowanym w ramach projektu rozwojowego. Omówiona została koncepcja systemu, metodyka badań laboratoryjnych, wybór algorytmów oraz ich implementacja sprzętowa działająca w czasie rzeczywistym. System zrealizowany w pojedynczym układzie FPGA wyróżnia się wysoką elastycznością i bardzo oszczędnym wykorzystaniem układów mnożących i logicznych. Przedstawione rozwiązania mają charakter ogólny i mogą mieć zastosowanie w różnorodnych systemach nadzoru i diagnostyki.
EN
The paper presents the state of research dealing with TV and thermal image fusion (Fig. 3) performed within the framework of national research and development project. There are presented main results of the project. Solutions found are evaluated as general and therefore, the spectrum of possible implementations of the system pass over primary assumptions. Typical application areas of the image fusion system concern supervisory and diagnostics systems. The idea of the system, the methodology of laboratory research with the use of prototype platform, designed for testing algorithms realized as C plugins (Fig. 1), and laboratory optoelectronic head (Fig. 2) are presented. The paper presents as well the investigations of algorithms promising real-time implementation. Finally, the phase correlation algorithm for image registration [8] as well as Laplacian pyramid algorithm for image fusion ([9], Fig. 4, 5) have been chosen for system of TV and thermal image fusion. System has been realized on a chip making use from single FPGA (Fig. 6). Presented system stands out from similar solutions [2-4] with high flexibility, facility of quick reconfiguration and very good economical factors.
W artykule przedstawiono fragment wyników badań dotyczących wyboru metody dopasowania obrazów dla potrzeb ich dalszej fuzji. Poszukiwano metody pozwalającej na efektywne dopasowanie obrazów wizyjnych i termowizyjnych przedstawiających scenę o strukturze zmieniającej się w czasie. Ocenę jakości dopasowania przeprowadzono z zastosowaniem wybranych metryk jakościowych. Porównywano ze sobą różne metody. Wyniki oceny wskazują, że algorytmem dopasowania prowadzącym do uzyskania obrazu po fuzji o najlepszej jakości jest algorytm wykorzystujący mapy gradientów.
EN
In the paper the part of studies connected with search of an optimal image registration method suitable for further image fusion purposes is presented. The search was made for an infrared and visible light acquired image. Thermograms were taken by cameras working in mid (outdoor scene) and long infrared (welding arc). Degradation between images was connected mainly with translation between camera optical axes. Three registration methods were taken into consideration. They were based on cross correlation, maximization of mutual information as well as intensity and edge orientation information. Each method was used to register images from two sets. The aligned images were next aggregated with the multiscale discrete wavelet method. The registration quality was measured with objective quality metrics such as the root mean square error (RMSE), the peak signal to noise ratio (PSNR) and the universal image quality index (Q). The used metrics allow the comparison between the benchmark images registered manually and the considered images. The analysis of the obtained results leads to the statement that among the tested methods the one using simultaneously the area and feature information generates the best registration parameters. On the other hand, the practical usage of image fusion is strongly connected with amount of the time consumed for registration. Thus, the preregistration and assumption that only transitional differences between images are present influence the capability of each method applicability.
Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) is a relatively new, promising technique for breast cancer diagnostics. A few series of images of the same body region are rapidly acquired before, during and after injection of paramagnetic contrast agent. Propagation of the contrast agent causes modification of MR signal over time. Its analysis provides information on tissue properties, including tumour status, that is not available with the regular MRI. Unintentional patient's movements during the examination result with incorrect alignment of the consecutive image series. Their analysis is then difficult, inaccurate or even impossible. The purpose of this work is to design a registration scheme that could be applied to solve the problem in a routine manner, in standard hospital conditions. The proposed registration framework, composed of B-spline transformation, mean squares metric and LBFGSB optimizer, is able to produce satisfactory results within reasonable time.
Tablice rejestracyjne wykorzystywane są w Inteligentnych Systemach Transportowych (ITS) do identyfikacji pojazdów zarówno nieruchomych, jak i znajdujących się w ruchu, dla których występują utrudnienia związane ze zjawiskami takimi jak np. głębia ostrości, rozmycie ruchu itp. Przedstawiamy proces optymalizacji kąta nachylenia kamery, umożliwiającego poprawę jakości obrazu cyfr i liter (stanowiącego źródło danych dla algorytmów rozpoznawania znaków), będących istotnym składnikiem każdego numeru tablicy rejestracyjnej pojazdu.
EN
The article examines the impact of camera's rotation acquiring the image sequence on the legibility of vehicle's license registration plate images obtained using the super-resolution algorithm. Obtained image is used in some further steps of the recognition process but the final results is strongly dependent on the quality of the input image, especially for the low resolution of the acquired sequence of images.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.