Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Recognition of images of finger skin with application of histogram, image filtration and K-NN classifier

Glowacz A., Glowacz Z.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2016

|

Vol. 36, no. 1

95--101

EN

In this paper, non-invasive method of recognition of finger skin was proposed. A plan of study of images of finger skin was proposed. Researches were carried out for three kinds of images: 60 h after injury, 160 h after injury, 450 h after injury. Proposed technique of recognition used methods of signal processing: extraction of magenta color, calculation of histogram, image filtration, calculation of perimeter, and K-NN classifier. A pattern creation process was conducted using 15 training images of finger skin. In the identification process 60 test images were used. The advantage of the presented method is analysis of the finger skin using a smartphone. The proposed approach will help to diagnose pathologies of human skin.

2

Wybrane przykłady wykorzystania morfologii matematycznej w przetwarzaniu obrazów w teledetekcji

Kupidura P., Marciniak J., Koza P., Kowalczyk M.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2008

|

Vol. 18a

323--332

PL

Morfologia matematyczna stanowi zbiór nieliniowych operacji, umożliwiających zmianę struktury obrazu cyfrowego. Jej specyficzna natura pozwala na przetwarzanie obrazów w zależności od kształtu, wielkości, tekstury czy sąsiedztwa obiektów obecnych na zdjęciu. W artykule przedstawiono wyniki uzyskiwane w projekcie MNiSzW Nr N526 034 32/3448, poświęconym w całości wykorzystaniu operacji morfologicznych w przetwarzaniu danych teledetekcyjnych. Wnioski wynikające z przeprowadzonych badań potwierdzają wysoką skuteczność morfologii matematycznej w wielu różnorodnych zastosowaniach, jak filtracja dolnoprzepustowa, wydzielanie na obrazie heterogenicznych typów obiektów, czy wykrywanie krawędzi obiektów. W artykule przedstawiono analizę możliwości wykorzystania funkcji morfologicznych w przetwarzaniu danych teledetekcyjnych. Zaprezentowano również założenia darmowego oprogramowania BlueNote, tworzonego w ramach projektu.

EN

The paper presents results of a research project concerning the application of mathematical morphology in remote sensing. Mathematical morphology was developed created in the 1960s by two Fench scientists: Jean Serra and George Matheron. Since then, the great progress in this discipline has led to the development of many different operators. Their most important advantage is involving important features of objects in the image, such as size, shape, texture, and neighbourhood. Because of that, selected morphological operators are used in digital image processing in many fields, including remote sensing. However, the analysis shows mathematical morphology to have an even greater potential in this field. The first line of thought presented is the object-oriented classification. The traditional, pixelbased algorithms are often ineffective when classifying selected heterogenic types of land cover. A morphological operator developed by Kupidura, involving a combination of results of opening and closing of the original image, allows to extract the class of orchards by using a simple pixelbased algorithm. The subsequent research showed that granulometric maps, first presented by Serra, which – for each pixel - generate a set of values denoting heterogeneity of the pixel neighbourhood, allow to extract the built-up class in a traditional classification process. The issue in which morphological operators prove their high efficiency is noise removal. Application of alternate filters allows to filter out both optical and microwave images with a high noise level. Noteworthy is that the filters show inpressive results wherever detail preservation is concerned. The project involved also experiments on edge detection with morphological gradient Preliminary results showed a high efficiency of those procedures comperable to Sobel’s gradient. An additional aim of the project was to develop software that would allow running any combination of morphological operators. The software called BlueNote will be available free of charge, which could lead to further increase of applications of mathematical morphology to remote sensing.

3

Filtracja zdjęć lotniczych w celu podwyższenia dokładności automatycznej aerotriangulacji cyfrowej

Kędzierski M.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2004

|

Vol. 14

1--12

PL

W referacie zostanie omówiona możliwość wykorzystania filtracji skanowanych zdjęć lotniczych i sposoby odpowiedniego wzmocnienia obrazu w celu podwyższenia dokładności automatycznej aerotriangulacji cyfrowej. Obecnie w Polsce i na świecie zdjęcia używane do aerotriangulacji nie są poddawane filtracji. W praktyce takie podejście z uwagi na niejednorodność materiału i różnice w jakości poszczególnych zdjęć od razu narzuca wyższe błędy aerotriangulacji cyfrowej. W referacie został zaprezentowany autorski sposób odpowiedniego wzmocnienia obrazu dający wzrost dokładności automatycznej aerotriangulacji cyfrowej.

4

Improvement methods of reconstruction process in digital holography

Paśko S., Jóźwicki R.

Opto-Electronics Review

|

2003

|

Vol. 11, No. 3

203-209

EN

Problems of quality improvement in holographic images and a reconstruction time reduction are discussed. The convolution and Fresnel approaches are presented. For both methods the algorithm improvement is proposed. Basing on a special transmittance function calculation, a computation time significantly decreases. For the Fresnel approximation, an autocorrelation factor from the reconstructed image is removed. The presented ideas are illustrated by exemplary images for each step of computation. Advantages and disadvantages of the methods are discussed.