AbstractsComputer Science

Segmentace optického disku ve snímcích sítníce

by Bronislav Vymazal




Institution: Brno University of Technology
Department:
Year: 0
Keywords: Segmentace; sledování; lokalizace; sítnice; oko; optický disk; Localization; segmentation; tracking; retina; eye; optic disk
Record ID: 1097969
Full text PDF: http://hdl.handle.net/11012/21188


Abstract

Cílem této práce bylo vytvořit kompaktní algoritmus sloužící k lokalizaci, segmentaci a sledování optického disku v sekvencích obrazů sítnice. Pro účely lokalizace byla použita nová metoda založena na „fast radial transform“. Segmentace optického disku je založena na klasické metodě Chan-Vese, která byla rozšířena o další prvky a implementována v lokalizované podobě, která umožňuje lépe segmentovat obrazy s vysokou mírou nehomogenity. Pro sledování optického disku v sekvencích obrazů byl využit optický tok založený na Lucas-Kanade algoritmu. Všechny metody byly vyhodnoceny na dvou databázích obrazů s odlišnými charakteristikami. První databází je klasická databáze s vysokým rozlišením. Druhou je pak databáze s nízkým rozlišením a vysokou mírou šumu. Všechny výsledky jsou pak porovnány s referenčními hodnotami a vyhodnoceny.; The goal of this thesis is to propose a compact algorithm for localizing, segmenting and tracking the optic disk in fundus images. For localizing the optic disk a new technique based on fast radial symmetry transform was used. The segmentation is based on the Chan-Vese model but is also extended about multi feature space and implemented in its localized version that helped to deal with image inhomogeneity. The optical flow approach base on lucas-kanade algorithm is used for tracking of the optic disk through the image sequences. The algorithms are evaluated on two different fundus image databases with different characteristics. First is high resolution databases containing 45 images and the second is noisy low resolution database containing 33 images provided separately for each color plane. The results are then compared to a gold standard reference values.