Markov mezők a képmodellezésben, alkalmazásuk az automatikus képszegmentálás területén = Markovian Image Models: Applications in Unsupervised Image Segmentation

1) Kifejlesztettünk egy olyan szín és textúra alapú szegmentáló MRF algoritmust, amely alkalmas egy kép automatikus szegmentálását elvégezni. Az eredményeinket az Image and Vision Computing folyóiratban publikáltuk. 2) Kifejlesztettünk egy Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo technikán alapuló automatikus képszegmentáló eljárást, melyet sikeresen alkalmaztunk színes képek teljesen automatikus szegmentálására. Az eredményeinket a BMVC 2004 konferencián és az Image and Vision Computing folyóiratban publikáltuk. 3) A modell többrétegű továbbfejlesztését alkalmaztuk video objektumok szín és mozgás alapú szegmentálására, melynek eredményeit a HACIPPR 2005 illetve az ACCV 2006 nemzetközi konferenciákon publikáltuk. Szintén ehhez az alapproblémához kapcsolódik Horváth Péter hallgatómmal az optic flow szamításával illetve szín, textúra és mozgás alapú GVF aktív kontúrral kapcsoltos munkáink. TDK dolgozata első helyezést ért el a 2004-es helyi versenyen, az eredményeinket pedig a KEPAF 2004 konferencián publikáltuk. 4) Horváth Péter PhD hallgatómmal illetve az franciaországi INRIA Ariana csoportjával, kidolgoztunk egy olyan képszegmentáló eljárást, amely a szegmentálandó objektum alakját is figyelembe veszi. Az eredményeinket az ICPR 2006 illetve az ICCVGIP 2006 konferencián foglaltuk össze. A modell előzményeként kidolgoztunk továbbá egy alakzat-momemntumokon alapuló aktív kontúr modellt, amelyet a HACIPPR 2005 konferencián publikáltunk. | 1) We have proposed a monogrid MRF model which is able to combine color and texture features in order to improve the quality of segmentation results. We have also solved the estimation of model parameters. This work has been published in the Image and Vision Computing journal. 2) We have proposed an RJMCMC sampling method which is able to identify multi-dimensional Gaussian mixtures. Using this technique, we have developed a fully automatic color image segmentation algorithm. Our results have been published at BMVC 2004 international conference and in the Image and Vision Computing journal. 3) A new multilayer MRF model has been proposed which is able to segment an image based on multiple cues (such as color, texture, or motion). This work has been published at HACIPPR 2005 and ACCV 2006 international conferences. The work on optic flow computation and color-, texture-, and motion-based GVF active contours doen with my student, Mr. Peter Horvath, won a first price at the local Student Research Competition in 2004. Results have been presented at KEPAF 2004 conference. 4) A new shape prior, called 'gas of circles' has been introduced using active contour models. This work is done in collaboration with the Ariana group of INRIA, France and my PhD student, Mr. Peter Horvath. Results are published at the ICPR 2006 and ICCVGIP 2006 conferences. A preliminary study on active contour models using shape-moments has also been done, these results are published at HACIPPR 2005

Alakzatok lineáris deformációinak becslése és orvosi alkalmazásai = Estimation of Linear Shape Deformations and its Medical Applications

A projekt fő eredménye egy általánosan használható, teljesen automatikus alakzat regisztrációs módszer, amely az alábbi tulajdonságokkal rendelkezik: • nincs szükség pontmegfeleltetésekre illetve iteratív optimalizáló algoritmusokra; • képes 2D lineáris és (invertálható) projektív deformációk, valamint 3D affin deformációk meghatározására; • robusztus a geometriai és szegmentálási hibákra; • lineáris időkomplexitású, ami lehetővé teszi nagy felbontású képek közel valós idejű illesztését. Publikusan elérhetővé tettünk 3 demó programot, amelyek a 2D és 3D affin, valamint síkhomográfia regisztrációs algoritmusainkat implementálják. Továbbá kifejlesztettünk egy prototípus szoftvert csípőprotézis röntgenképek illesztésére, amit átadtunk a projektben közreműködő radiológusoknak további felhasználásra. Az eredményeinket a terület vezető konferenciáin ( pl. ICCV, ECCV) illetve vezető folyóiratokban (pl. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Pattern Recognition). A projekten dolgozó egyik MSc hallgató második helyezést ért el az OTDK-n. Domokos Csaba PhD fokozatot szerzett, továbbá munkáját Kuba Attila díjjal ismerte el a Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társasága. A projekt eredményeiről részletesebb információ a projekt honlapokon található: • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AFFSHAPE.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AffinePuzzle.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/diffeoshape.html | The main achievement of the project is a fully functional automatic shape registration method with the following properties: • it doesn’t need established point correspondences nor the use of iterative optimization algorithms; • capable of recovering 2D linear and (invertible) projective shape deformations as well as affine distortions of 3D shapes; • robust in the presence of geometric noise and segmentation errors; • has a linear time complexity allowing near real-time registration of high resolution images. 3 demo programs are publicly available implementing our affine 2D, 3D and planar homography registration algorithms. Furthermore, we have developed a prototype software for aligning hip prosthesis X-ray images, which has been transfered to collaborating radiologists for further exploitation. Our results have been presented at top conferences (e.g. ICCV, ECCV) and in leading journals (e.g. IEEE Trans. on Patt. Anal. & Mach. Intell., Patt. Rec.). An MSc student working on the project received the second price of the National Scientific Student Conference. Csaba Domokos obtained his PhD degree and his work has been awarded the Attila Kuba Prize of the Hungarian Association for Image Processing and Pattern Recognition. More details about our results can be found at: • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AFFSHAPE.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AffinePuzzle.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/diffeoshape.htm

An algebraic framework for deformable image registration

This paper presents a novel approach to deformable image registration using a parametric transformation model. The aligning transformation is simply found by solving a system of non-linear equations. Each equation is generated by integrating the product of a set of polynomial functions and the image intensity function over corresponding image domains. The capabilities of the algorithm have been studied on synthetic and real datasets on which it compares favorably to state of the art methods in terms of alignment accuracy. © 2016 IEEE