A Pixon-based Image Segmentation Method Considering Textural Characteristics of Image

Image segmentation is an essential and critical process in image processing and pattern recognition. In this paper we proposed a textured-based method to segment an input image into regions. In our method an entropy-based textured map of image is extracted, followed by an histogram equalization step to discriminate different regions. Then with the aim of eliminating unnecessary details and achieving more robustness against unwanted noises, a low-pass filtering technique is successfully used to smooth the image. As the next step, the appropriate pixons are extracted and delivered to a fuzzy c-mean clustering stage to obtain the final image segments. The results of applying the proposed method on several different images indicate its better performance in image segmentation compared to the other methods

Unsupervised color texture segmentation based on multi-scale region-level Markov random field models

In the field of color texture segmentation, region-level Markov random field model (RMRF) has become a focal problem because of its efficiency in modeling the large-range spatial constraints. However, the RMRF defined on a single scale cannot describe the un-stationary essence of the image, which highly limits its robustness. Hence, by combining wavelet transformation and the RMRF model, we present a multi-scale RMRF (MsRMRF) model in wavelet domainin this paper. In the Bayesian framework, the proposed model seamlessly integrates the multi-scale information stemmed from both the original image and the region-level spatial constraints. Therefore, the new model can accurately describe the characteristics of different kinds of texture. Based on MsRMRF, an unsupervised segmentation algorithm is designed for segmenting color texture images. Both synthetic color texture images and remote sensing images are employed in the comparative experiments, and the experimental results show that the proposed method can obtain more accurate segmentation results than the competitors.This work was financially supported by the Key Technology Projects of Henan province of China under Grant 15210241004, Supported by Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University, the Key Technology Projects of Henan Educational Department of China under Grant 16A520036, the Key Technology Projects of Henan Educational Department of China under Grant 16B520001,the National Natural Science Foundation of China under Grant 41001251, Anyang science and technology plan project: Researches on Road Extraction Algorithm based on MRF for High Resolution Remote Sensing Image, and the Research and Cultivation Fund Project of Anyang Normal University under Grant AYNU-KP-B08

Adaptive segmentation of textured images by using the coupled Markov random field model

Author name used in this publication: (David) Dagan FengCentre for Multimedia Signal Processing, Department of Electronic and Information Engineering2006-2007 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalVersion of RecordPublishe

A REVIEW ON MULTIPLE-FEATURE-BASED ADAPTIVE SPARSE REPRESENTATION (MFASR) AND OTHER CLASSIFICATION TYPES

A new technique Multiple-feature-based adaptive sparse representation (MFASR) has been demonstrated for Hyperspectral Images (HSI's) classification. This method involves mainly in four steps at the various stages. The spectral and spatial information reflected from the original Hyperspectral Images with four various features. A shape adaptive (SA) spatial region is obtained in each pixel region at the second step. The algorithm namely sparse representation has applied to get the coefficients of sparse for each shape adaptive region in the form of matrix with multiple features. For each test pixel, the class label is determined with the help of obtained coefficients. The performances of MFASR have much better classification results than other classifiers in the terms of quantitative and qualitative percentage of results. This MFASR will make benefit of strong correlations that are obtained from different extracted features and this make use of effective features and effective adaptive sparse representation. Thus, the very high classification performance was achieved through this MFASR technique

Implementation of an enhanced planar processing protocol in clinical practice

Introdução: A cintigrafia óssea é um dos exames mais frequentes em Medicina Nuclear. Esta modalidade de imagem médica requere um balanço apropriado entre a qualidade de imagem e a dose de radiação, ou seja, as imagens obtidas devem conter o número mínimo de contagem necessárias, para que apresentem qualidade considerada suficiente para fins diagnósticos. Objetivo: Este estudo tem como principal objetivo, a aplicação do software Enhanced Planar Processing (EPP), nos exames de cintigrafia óssea em doentes com carcinoma da mama e próstata que apresentam metástases ósseas. Desta forma, pretende-se avaliar a performance do algoritmo EPP na prática clínica em termos de qualidade e confiança diagnóstica quando o tempo de aquisição é reduzido em 50%. Material e Métodos: Esta investigação teve lugar no departamento de Radiologia e Medicina Nuclear do Radboud University Nijmegen Medical Centre. Cinquenta e um doentes com suspeita de metástases ósseas foram administrados com 500MBq de metilenodifosfonato marcado com tecnécio-99m. Cada doente foi submetido a duas aquisições de imagem, sendo que na primeira foi seguido o protocolo standard do departamento (scan speed=8 cm/min) e na segunda, o tempo de aquisição foi reduzido para metade (scan speed=16 cm/min). As imagens adquiridas com o segundo protocolo foram processadas com o algoritmo EPP. Todas as imagens foram submetidas a uma avaliação objetiva e subjetiva. Relativamente à análise subjetiva, três médicos especialistas em Medicina Nuclear avaliaram as imagens em termos da detetabilidade das lesões, qualidade de imagem, aceitabilidade diagnóstica, localização das lesões e confiança diagnóstica. No que respeita à avaliação objetiva, foram selecionadas duas regiões de interesse, uma localizada no terço médio do fémur e outra localizada nos tecidos moles adjacentes, de modo a obter os valores de relação sinal-ruído, relação contraste-ruído e coeficiente de variação. Resultados: Os resultados obtidos evidenciam que as imagens processadas com o software EPP oferecem aos médicos suficiente informação diagnóstica na deteção de metástases, uma vez que não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas (p>0.05). Para além disso, a concordância entre os observadores, comparando essas imagens e as imagens adquiridas com o protocolo standard foi de 95% (k=0.88). Por outro lado, no que respeita à qualidade de imagem, foram encontradas diferenças estatisticamente significativas quando se compararam as modalidades de imagem entre si (p≤0.05). Relativamente à aceitabilidade diagnóstica, não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre as imagens adquiridas com o protocolo standard e as imagens processadas com o EPP software (p>0.05), verificando-se uma concordância entre os observadores de 70.6%. Todavia, foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre as imagens adquiridas com o protocolo standard e as imagens adquiridas com o segundo protocolo e não processadas com o software EPP (p≤0.05). Para além disso, não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas (p>0.05) em termos de relação sinal-ruído, relação contraste-ruído e coeficiente de variação entre as imagens adquiridas com o protocolo standard e as imagens processadas com o EPP. Conclusão: Com os resultados obtidos através deste estudo, é possível concluir que o algoritmo EPP, desenvolvido pela Siemens, oferece a possibilidade de reduzir o tempo de aquisição em 50%, mantendo ao mesmo tempo uma qualidade de imagem considerada suficiente para fins de diagnóstico. A utilização desta tecnologia, para além de aumentar a satisfação por parte dos doentes, é bastante vantajosa no que respeita ao workflow do departamento