Improving Accuracy of Optical Flow of Heeger's Original Method on Biomedical Images

ULMAN, Vladimír. Improving Accuracy of Optical Flow of Heeger's Original Method on Biomedical Images. In Proceedings of the 7th International Conference on Image Analysis and Recognition, ICIAR 2010. Povoa de Varzim (Portugal): Springer. p. 263-273. ISBN 978-3-642-13771-6. doi:10.1007/978-3-642-13772-3_27. 2010.

Basic information

• Original name: Improving Accuracy of Optical Flow of Heeger's Original Method on Biomedical Images
• Name in Czech: Vylepšení přesnosti optického toku na základě původní Heegerovy metody na biomedicínských obrazech
• Authors: ULMAN, Vladimír (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
• Edition: Povoa de Varzim (Portugal), Proceedings of the 7th International Conference on Image Analysis and Recognition, ICIAR 2010, p. 263-273, 11 pp. 2010.
• Publisher: Springer

Other information

• Original language: English
• Type of outcome: Proceedings paper
• Field of Study: 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
• Country of publisher: Germany
• Confidentiality degree: is not subject to a state or trade secret
• Publication form: printed version "print"
• WWW: URL
• Impact factor: Impact factor: 0.402 in 2005
• RIV identification code: RIV/00216224:14330/10:00067184
• Organization unit: Faculty of Informatics
• ISBN: 978-3-642-13771-6
• ISSN: 0302-9743
• Doi: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-13772-3_27
• UT WoS: 000280464100027
• Keywords (in Czech): optický tok založený na počítání energií zpracování obrazu
• Keywords in English: energy-based optical flow image processing
• Tags: CBIA, cbia-web
• Tags: International impact, Reviewed

Abstract

The paper is focused on the computation of optical flow from time-lapse 2D images acquired from fluorescence optical microscope. The Heeger's traditional established method based on spatio-temporal filtering is adopted and modified in order to solve issues that arose from this sort of image data. In particular, a scheme for effective and fast computations of complex Gabor convolutions is used. The filter tuning is changed to better support the detection of movement. The least squares fitting of the original method is also revised. A parametric study was conducted to assess optimal parameters. With optimal parameters, the proposed method showed lower average angular errors than the original. C++ implementation is available on the author's web pages.

Abstract (in Czech)

Článek je zaměřený na výpočet optického toku z časových 2D obtazů pořízrných na fluoroscenčním optickém mikroskopu. Heegerova původní a zavedená metoda, jež je založená na filtrování obrazů, byla použita a modifikována za účelem zprovoznění metody nad tímto typem obrazových dat. Konkrétně, je použito schéma pro efektivní a rychlé počítání konvolucí s komplexními Gáborovými filtry. Filtry mají nové nastavení tak, aby lépe detekovaly pohyby. Fitování pomocí metody nejmenších čtverců bylo také poupraveno. V práci byla provedena parametrická studie, pomocí které bylo nalazeno optimální nastavení metody. S tímto nastavením se ukázalo, že upravený výpočet optického toku dosahuje nižších úhlových chyb než původní postup. Implementace postupů v C++ je dostupná na autorových webových stránkách.

Links

• LC535, research and development project: Name: Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu v normě a patologii

Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu v normě a patologii

• MSM0021622419, plan (intention): Name: Vysoce paralelní a distribuované výpočetní systémy

Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Highly Parallel and Distributed Computing Systems

• MUNI/A/0914/2009, interní kód MU: Name: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace (Acronym: SV-FI MAV)

Investor: Masaryk University, Category A

• 2B06052, research and development project: Name: Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů (Acronym: Biomarker)

Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Determination of markers, screening and early diagnostics of cancer diseases using highly automated processing of multidimensional biomedical images