Fast anisotropic filtering and performance evaluation tool for optical flow in biomedical image analysis
Tato práce se zaměřuje na analýzu časových obrazových sekvencí pořízených na fluorescenčním optickém mikroskopu. A to konkrétně za účelem automatizovaného vyhodnocování pohybů obarvených buněčných struktur, například proteiny nebo buněčná jádra, se dále zaměřuje na sledování (trekování) objektů na z...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Další autoři: | |
| Typ dokumentu: | VŠ práce nebo rukopis |
| Jazyk: | Angličtina |
| Vydáno: |
2011
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | http://is.muni.cz/th/4203/fi_d/ |
| Shrnutí: | Tato práce se zaměřuje na analýzu časových obrazových sekvencí pořízených na fluorescenčním optickém mikroskopu. A to konkrétně za účelem automatizovaného vyhodnocování pohybů obarvených buněčných struktur, například proteiny nebo buněčná jádra, se dále zaměřuje na sledování (trekování) objektů na základě polí optického toku. Metody optického toku vypočítávají právě taková pole. V nich je ke každému obrazovému bodu přiřazen přesně jeden vektor. Tento vektor má ukazovat posun obsahu daného obrazového bodu mezi dvěma snímky. Chceme-li sledovat nějakou pozici, stačí ji potom pouze jednoduše posouvat podle obsahu vektorového pole. Ovšem za předpokladu, že máme k dispozici dobře vypočítaná pole. Práce postupně probere celý proces od snímání obrazů až po metody počítající optický tok. Začne vysvětlením limitů snímací technologie a popisem charakteristických vlastností nasnímaných dat. Přehledová část práce popíše a bude diskutovat metody umožňující sledování objektů. The thesis is focused on the analysis of time-lapse images acquired using a fluorescence light microscope. In particular, for the purpose of automated evaluation of motion of stained cell structures, e.g., proteins or cell nuclei, perceived over a time period, we aim towards an object tracking based on an optical flow field. An optical flow method estimates a flow field in which a vector is assigned to every pixel in an image. The vector represents the difference in position of the same pixel content between two images. To track the given position it is then enough to simply follow flow vectors provided good flow estimates are available. The thesis reviews the process from acquiring image data to methods for computing optical flow. The description starts with the limits of the imaging technology and characterization of the obtained image data. The survey part reviews and discusses methods that allow for conducting object tracking. |
|---|---|
| Popis jednotky: | Vedoucí práce: Michal Kozubek |
| Fyzický popis: | vi, 133 s., [39] s. příl. |