Tenzorsko glasovanje za analizu stabla krvnih žila

master's thesis

• Title (english): Tensor voting for blood vessel tree analysis
• Author: Goran Hrženjak
• Mentor: Marko Subašić (mentor)
• Committee member: Marko Subašić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Pribanić (član povjerenstva)
• Committee member: Zvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2015-09-24, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Opisana je razvijena metoda detekcije izduženih struktura na slici. Glavna namjena joj je detekcija krvnih žila na slikama očne pozadine. Na temelju ulazne slike i odabira ulaznih parametara provodi se algoritam koji se sastoji od generiranja polja tenzora, tenzorskog glasovanja sa svrhom unaprjeđivanja rezultata i izdvajanja značajki. Metoda filtriranja temelji se na konvolucijama filtara izračunatih kao derivacije Gaussove funkcije. Tenzorsko glasovanje je metoda koja primjetno unaprjeđuje rezultate filtriranja, a temelji se na propagaciji informacija o lokalnoj orijentaciji i intenzitetu značajki slike. Korištena je metoda glasovanja uz ubrzive filtre koja omogućuje implementaciju čije je izvođenje vrlo brzo i efikasno. Programsko rješenje je ostvareno Matlabovim skriptama, funkcijama i razredima i testirano je na dostupnom skupu slika uz rezultate prihvatljive točnosti u usporedbi s referentnim slikama s označenim žilama.

Abstract (english)

Method for detection and extraction of elongated structures is described and developed. Its main purpose is blood vessels detection on ophthalmic (eye) photos. Result of analysis depends on the input image and input parameters. Filtering is based on convolutions with derivatives of Gaussians. Central part of the algorithm is tensor voting mechanism used for communication between different features of the image where local orientation and saliency features are propagated in a form of a vote. Tensor voting is achieved using steerable filters for efficient performance. Software solution is developed using Matlab scripts, functions and classes. Method is tested on a set of images and results are good compared to manually segmentated vasculature which is available in image dataset.

• Keywords: krvne žile; očna pozadina; detekcija izduženih struktura; filtriranje; derivacije Gaussove funkcije; Hesseova matrica; tenzori; tenzorsko glasovanje; skala glasovanja; štapićastost; ubrzivi filtri
• Keywords (english): blood vessels; retina; vessel filtering; Gaussian derivatives; Hessian matrix; tensors; tensor voting; scale of tensor voting; stickness; steerable filters
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:444907
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2018-02-06 09:13:05