2014
Comparison of 3D Texture-based Image Descriptors in Fluorescence Microscopy
MAJTNER, Tomáš a David SVOBODAZákladní údaje
Originální název
Comparison of 3D Texture-based Image Descriptors in Fluorescence Microscopy
Autoři
MAJTNER, Tomáš (703 Slovensko, garant, domácí) a David SVOBODA (203 Česká republika, domácí)
Vydání
Switzerland, 16th International Workshop on Combinatorial Image Analysis (IWCIA) 2014, od s. 186-195, 10 s. 2014
Nakladatel
Springer International Publishing
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Stát vydavatele
Švýcarsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV
RIV/00216224:14330/14:00073552
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-3-319-07147-3
ISSN
Klíčová slova anglicky
3D images; Texture descriptors; Fluorescence microscopy; Local Binary Patterns
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 9. 1. 2015 15:37, RNDr. Ing. Bc. Tomáš Majtner, Ph.D.
Anotace
V originále
In recent years, research groups concentrate still more attention on 3D images, especially in the field of biomedical image processing. Adding another dimension enables to capture the entire object. On the other hand, handling 3D images requires also new algorithms, since not all of them can be modified for higher dimensions intuitively. In this article, we introduce a comparison of various implementations of 3D texture descriptors presented in the literature in recent years. We prepared an unified environment to test all of them under the same conditions. From the results of our tests we came to conclusion, that 3D variants of LBP in the combination with k-NN classifier are very strong approach with the classification accuracy more than 99% on selected group of 3D biomedical images.
Návaznosti
GBP302/12/G157, projekt VaV |
| ||
MUNI/A/0855/2013, interní kód MU |
|