Fast Anisotropic Filtering and Performance Evaluation Tool for Optical Flow in Biomedical Image Analysis

ULMAN, Vladimír. Fast Anisotropic Filtering and Performance Evaluation Tool for Optical Flow in Biomedical Image Analysis. Brno: Masarykova Univerzita, 2011, 210 pp.

Basic information

• Original name: Fast Anisotropic Filtering and Performance Evaluation Tool for Optical Flow in Biomedical Image Analysis
• Name in Czech: Rychlé anisotropní filtrování a nástroj na měření výkonnosti pro optický tok v~analýze biomedicínského obrazu
• Authors: ULMAN, Vladimír (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
• Edition: Brno, 210 pp. 2011.
• Publisher: Masarykova Univerzita

Other information

• Original language: English
• Type of outcome: Special-purpose publication
• Field of Study: 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
• Country of publisher: Czech Republic
• Confidentiality degree: is not subject to a state or trade secret
• WWW: webové stránky CBIA -- laboratoře, ve které práce vznikla
• RIV identification code: RIV/00216224:14330/11:00052079
• Organization unit: Faculty of Informatics
• Keywords (in Czech): anisotropní filtrování v obrazové doméně optický tok správný optický tok zpracování biomedicínského obrazu
• Keywords in English: anisotropic spatial filtering optical flow ground-truth optical flow biomedical image processing
• Tags: CBIA, cbia-web

Abstract

The thesis is focused on the analysis of time-lapse images acquired using a fluorescence light microscope. In particular, for the purpose of automated evaluation of motion of stained cell structures, e.g., proteins or cell nuclei, perceived over a time period, we aim towards an object tracking based on an optical flow field. An optical flow method estimates a flow field in which a vector is assigned to every pixel in an image. The vector represents the difference in position of the same pixel content between two images. To track the given position it is then enough to simply follow flow vectors provided good flow estimates are available. The thesis reviews the process from acquiring image data to methods for computing optical flow. The description starts with the limits of the imaging technology and characterization of the obtained image data. The survey part reviews and discusses methods that allow for conducting object tracking.

Abstract (in Czech)

Tato práce se zaměřuje na analýzu časových obrazových sekvencí pořízených na fluorescenčním optickém mikroskopu. A~to konkrétně za účelem a utomatizovaného vyhodnocování pohybů obarvených buněčných struktur, například proteiny nebo buněčná jádra, se dále zaměřuje na sledování (trekování) objektů na základě polí optického toku. Metody optického toku vypočítávají právě taková pole. V~nich je ke každému obrazovému bodu přiřazen přesně jeden vektor. Tento vektor má ukazovat posun obsahu daného obrazového bodu mezi dvěma snímky. Chceme-li sledovat nějakou pozici, stačí ji potom pouze jednoduše posouvat podle obsahu vektorového pole. Ovšem za předpokladu, že máme k~dispozici dobře vypočítaná pole. Práce postupně probere celý proces od snímání obrazů až po metody počítající optický tok. Začne vysvětlením limitů snímací technologie a popisem charakteristických vlastností nasnímaných dat. Přehledová část práce popíše a bude diskutovat metody umožňující sledování objektů.

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