Методы сверхразрешения в задачах анализа медицинских изображений
Ключевые слова:
детектор, дескриптор, сверхразрешение изображений, интерполяция, обработка изображений, анализ изображений
Аннотация
Исследуется эффективность методов сверхразрешения в задачах анализа медицинских изображений и машинного обучения. Проведен сравнительный анализ результатов поиска особых точек на исходных и увеличенных в два раза методами интерполяции и сверхразрешения изображениях. Рассмотрены различные комбинации современных детекторов и дескрипторов особых точек.
Скачивания
Данные скачивания пока не доступны.
Литература
1. Кудрявцев, П. С. Метод повышения качества анализа рентгеновских снимков на основе комбинированных классификаторов / П. С. Кудрявцев, А. А. Кузьмин, О. В. Шаталова, С. А. Филист // Материалы XXIV Всероссийского семинара «Нейроинформатика, её приложения и анализ данных». – 2016. – С. 40–44.
2. Половинкин, П. Н. Детекторы и дескрипторы ключевых точек. Алгоритмы классификации изображений. Задача детектирования объектов на изображениях и методы её решения / П. Н. Половинкин. – 2013. – URL: https://www.hpcc.unn.ru/ file.php?id=760
3. Shi, J. Good Features to Track / J. Shi, C.Tomasi // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 1994. – P. 593–600.
4. Bay, H. SURF: Speeded Up Robust Features/ H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars // Comput-er Vision and Image Understanding. – 2008. – V.110(3). – P. 346–359.
5. Leutenegger, S. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints / S. Leutenegger, M. Chli, R. Siegwart // Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. – 2011. – P. 2548–2555.
6. Dalal, N. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection / N. Dalal, B. Triggs// IEEE Computer Society Conference on Com-puter Vision and Pattern Recognition. – 2005. – P.886–893.
7. Giachetti, A. Real time artifactfree image upscaling / A. Giachetti, N. Asuni // IEEE Transactions on Image Processing. – 2011. – V.20(10).– P. 2760–2768.
8. Glasner, D. Super-Resolution from a Single Image / D. Glasner, S. Bagon, M. Irani // IEEE 12th International Conference on Computer Vision. – 2009. – P. 349–356.
9. Xu, H. Single Image Super-resolution with Detail Enhancement based on Local Fractal Anal-ysis of Gradient / H. Xu, G. Zhai, X. Yang // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. – 2013. – V. 23(10). – P. 1740–1754.
10. База данных медицинских изображений MedPix. – URL: https://medpix.nlm.nih.gov/ home
11. Buchsbaum, W. Color TV Servicing / W.Buchsbaum. – N. J. : Prentice Hall, 1975. – 270p
2. Половинкин, П. Н. Детекторы и дескрипторы ключевых точек. Алгоритмы классификации изображений. Задача детектирования объектов на изображениях и методы её решения / П. Н. Половинкин. – 2013. – URL: https://www.hpcc.unn.ru/ file.php?id=760
3. Shi, J. Good Features to Track / J. Shi, C.Tomasi // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 1994. – P. 593–600.
4. Bay, H. SURF: Speeded Up Robust Features/ H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars // Comput-er Vision and Image Understanding. – 2008. – V.110(3). – P. 346–359.
5. Leutenegger, S. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints / S. Leutenegger, M. Chli, R. Siegwart // Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. – 2011. – P. 2548–2555.
6. Dalal, N. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection / N. Dalal, B. Triggs// IEEE Computer Society Conference on Com-puter Vision and Pattern Recognition. – 2005. – P.886–893.
7. Giachetti, A. Real time artifactfree image upscaling / A. Giachetti, N. Asuni // IEEE Transactions on Image Processing. – 2011. – V.20(10).– P. 2760–2768.
8. Glasner, D. Super-Resolution from a Single Image / D. Glasner, S. Bagon, M. Irani // IEEE 12th International Conference on Computer Vision. – 2009. – P. 349–356.
9. Xu, H. Single Image Super-resolution with Detail Enhancement based on Local Fractal Anal-ysis of Gradient / H. Xu, G. Zhai, X. Yang // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. – 2013. – V. 23(10). – P. 1740–1754.
10. База данных медицинских изображений MedPix. – URL: https://medpix.nlm.nih.gov/ home
11. Buchsbaum, W. Color TV Servicing / W.Buchsbaum. – N. J. : Prentice Hall, 1975. – 270p
Опубликован
2018-03-11
Как цитировать
Суходолов, Д. М., & Крыловецкий, А. А. (2018). Методы сверхразрешения в задачах анализа медицинских изображений. Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, (1), 126-132. https://doi.org/10.17308/sait.2018.1/1200
Выпуск
Раздел
Интеллектуальные информационные системы
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
