Tenzorsko glasovanje za analizu stabla krvnih žila

diplomski rad

• Naslov (engleski): Tensor voting for blood vessel tree analysis
• Autor: Goran Hrženjak
• Mentor: Marko Subašić (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Subašić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Pribanić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2015-09-24, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

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.

Sažetak (engleski)

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.

• Ključne riječi: krvne žile; očna pozadina; detekcija izduženih struktura; filtriranje; derivacije Gaussove funkcije; Hesseova matrica; tenzori; tenzorsko glasovanje; skala glasovanja; štapićastost; ubrzivi filtri
• Ključne riječi (engleski): blood vessels; retina; vessel filtering; Gaussian derivatives; Hessian matrix; tensors; tensor voting; scale of tensor voting; stickness; steerable filters
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:444907
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 09:13:05