Segmentation and Classification of Bi-Rads Medical Images with the Imaging Biomarkers According To Level of Detail

Segmentation is one of the latest directions of digital imaging development, presented by partial segments which are parts of the same image. The currently used algorithms are rare and far from ideal. Depending on the situation, algorithms behave differently, so it is almost impossible to single out a unique conclusion. This paper gives a proposal for new segmentation techniques with the help of Imaging Biomarkers for the digital image processing with auxiliary Hybrid edge detection algorithm and especially a defined threshold of detection. Matlab software is used for giving a particular conceptual design of a partial display of images and for correlating adequate numerical methods of digital processing. The study results confirm the quality of the proposed algorithm and position it for practical use in classification of BI-RADS breasts classified by density

Contribution to the analysis and protection of systems for digital image processing

Истраживања која садржи докторска дисертација „ПРИЛОГ АНАЛИЗИ И ЗАШТИТИ СИСТЕМА ЗА ДИГИТАЛНО ПРОЦЕСИРАЊЕ СЛИКЕ“ односе се на анализу различитих метода за дигиталну обраду слике, њено побољшање, као и њен сигуран, односно заштићен пренос до крајњег корисника. Показано је како и на који начин одређени алгоритми и математичке функције могу да се искористе у системима за дигиталну обраду слике, како за њену заштиту током преноса, тако и за побољшање њеног квалитета у постобради. У првом делу рада приказан је преглед актуелних истраживања, а затим је описана потребна теоретска подлога која ће се користити приликом истраживања. Ради што детаљније анализе реализован је хардверски склоп који генерише бели шум и урађена је софтверска апликација која олакшава и поједностављује анализу података. Помоћу ње је анализирана примена функције XOR над базама случајних бројева и дигиталним сликама, а добијени резултати су се користили за заштиту података током преноса и побољшање квалитета добијене слике. Одабир формата дигиталних слика зависио је од потребе, али је у највећем броју анализа коришћен TIFF формат записа, јер он представља некомпресовани формат слике, па су и добијени резултати објективни и мерљиви са резултатима других аутора. Све оригиналне слике, њих око две хиљаде, налазиле су се у овом формату, а онда су уз помоћ Дискретне косинусне трансформације или Вавелет трансформације оцењиване компресије као што су JPEG, JPEG2000, EZW и SPIHT. За упоређивање и анализу добијених резултата коришћени су следећи параметри: средње квадратна грешка (MSE), однос сигнал/шум (SNR), вршни однос сигнал/шум (PSNR) и индекса структурне сличности. Показано је како различите вредности линеарног осветљења утичу на вршни однос сигнал/шум (PSNR), средњу квадратну грешку (MSE), индекс структуралне сличности (SSIM) и разлику структуралне сичности (DSSIM). Анализиран је и утицај позитивног и негативног осветљења на квалитет слике кроз RGB хистограме. Анализирано је како различити алгоритми компресије утичу на квалитет слике коришћењем Лапласиан, Превит и Собел оператора. Квалитет компресованих слика оцењиван је бројем битова по пикселу (bpp) и параметрима PSNR, MSE и SNR. Анализом шест најзначајнијих оператора за детекцију ивица слике показано је како помоћу разних алгоритама и филтера може да се поправи квалитет дигиталне слике. Предложен је метод за елиминације различитих врста шумова, у реалном времену, уз помоћ Медиан филтера, Филтера средње вредности и Филтера оптерећења. Анализирана је практична примена ексклузивне дисјункције XOR код заштите, преноса и филтрирања дигиталне слике. За ту намену урађена је посебна софтверска апликација. Описан је утицај функције XОR на практично генерисање базе случајних бројева. Одређен је карактеристичан модел у коме су дефинисани најподеснији алгоритми за елиминацију шума, детекцију ивица, заштиту сигнала и пренос таквог сигнала ка пријемној страни где би се вршила реконструкција полазног сигнала. За све наведене анализе дата су одговарајућа математичка образложења и њихова презентација преко посебних софтверских апликација

Gradient-based image and video quality assessment

У овој дисертацији разматране су објективне мере процене квалитета слике и видеа са потпуним и делимичним референцирањем на изворни сигнал. За потребе евалуације квалитета развијене су поуздане, рачунски ефикасне мере, засноване на очувању информација о градијенту. Мере су тестиране на великом броју тест слика и видео секвенци, различитих типова и степена деградације. Поред јавно доступних база слика и видео секвенци, за потребе истраживања формиране су и нове базе видео секвенци са преко 300 релевантних тест узорака. Поређењем доступних субјективних и објективних скорова квалитета показано је да је објективна евалуација квалитета веома сложен проблем, али га је могуће решити и доћи до високих перформанси коришћењем предложених мера процене квалитета слике и видеа.U ovoj disertaciji razmatrane su objektivne mere procene kvaliteta slike i videa sa potpunim i delimičnim referenciranjem na izvorni signal. Za potrebe evaluacije kvaliteta razvijene su pouzdane, računski efikasne mere, zasnovane na očuvanju informacija o gradijentu. Mere su testirane na velikom broju test slika i video sekvenci, različitih tipova i stepena degradacije. Pored javno dostupnih baza slika i video sekvenci, za potrebe istraživanja formirane su i nove baze video sekvenci sa preko 300 relevantnih test uzoraka. Poređenjem dostupnih subjektivnih i objektivnih skorova kvaliteta pokazano je da je objektivna evaluacija kvaliteta veoma složen problem, ali ga je moguće rešiti i doći do visokih performansi korišćenjem predloženih mera procene kvaliteta slike i videa.This thesis presents an investigation into objective image and video quality assessment with full and reduced reference on original (source) signal. For quality evaluation purposes, reliable, computational efficient, gradient-based measures are developed. Proposed measures are tested on different image and video datasets, with various types of distorsions and degradation levels. Along with publicly available image and video quality datasets, new video quality datasets are maded, with more than 300 relevant test samples. Through comparison between available subjective and objective quality scores it has been shown that objective quality evaluation is highly complex problem, but it is possible to resolve it and acchieve high performance using proposed quality measures

A natural image quality evaluation metric

Reduced-reference (RR) image quality assessment (IQA) metrics evaluate the quality of a distorted (or degraded) image by using some, not all, information of the original (reference) image. In this paper, we propose a novel RR IQA metric based on hybrid wavelets and directional filter banks (HWD). With HWD as a pre-processing stage, the newly proposed metric mainly focuses on subbands coefficients of the distorted and original images. It performs well under low data rate, because only a threshold and several proportion values are recorded from the original images and transmitted. Experiments are carried out upon well recognized data sets and the results demonstrate advantages of the metric compared with existing ones. Moreover, a separate set of experiments shows that this proposed metric has good consistency with human subjective perception