Abstract-This paper presenterar en algoritm baserad på matematisk morfologi och krökning utvärdering för att upptäcka fartyg liknande mönster i en bullrig miljö. Sådana mönster är mycket vanliga i medicinska bilder. Fartygsdetektering är intressant för beräkning av parametrar relaterade till blodflöde. Den trädliknande geometrin gör den till en användbar funktion för registrering mellan bilder som kan vara av en annan natur. För att definiera fartygsliknande mönster kommer segmentering att utföras med avseende på en exakt modell. Vi definierar ett kärl som ett ljust mönster, bitvis sammankopplat och lokalt linjärt. Matematisk morfologi är mycket väl anpassad till denna beskrivning, men andra mönster passar en sådan morfologisk beskrivning. För att skilja kärlen från motsvarande bakgrundsmönster görs en korsvirkesbedömning. De separeras ut eftersom de har en specifik Gaussisk-liknande profil vars krökning varierar smidigt längs fartyget. Den detektionsalgoritm som härleds direkt från denna modellering är baserad på fyra steg: 1) brusreducering; 2) linjärt mönster med Gaussian-liknande profilförbättring; 3) tvärkurvautvärdering; 4) linjär filtrering. Vi presenterar dess teoretiska bakgrund och illustrerar den på verkliga bilder av olika naturer, sedan utvärderar vi dess robusthet och noggrannhet med avseende på buller.
Curvature evaluation REF används för att upptäcka kärlliknande mönster i en bullrig miljö.
Segmentation of Vessel-Like Patterns Using Mathematical Morphology and Curvature Evaluation
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}