Automatické sledování význačných bodů ve 3D biomedicínských datech

Bc. Tomáš Kotula

Master's thesis

Automatical Tracking of Feature Points in 3D Biomedical Data

Anotácia:

Tato práce zkoumá a popisuje Scale Invariant Feature Transform algoritmus (SIFT). Principy jeho 2D verze jsou vysvětleny dále rozšířena do 3D pro sledování v časosběrných sekvencí. Algoritmus se skládá ze 3 významných fází. První z nich je lokalizace významných bodů. Body se získávají jako extrémy aproximace Laplacian of Gaussian scale-space. Ve druhé fázi se vypočítají deskriptory pro významné body z jejich okolí. Deskriptory jsou invariantní vůči měřítku, rotaci a osvětlení. Třetí fáze bude najít odpovídající si body podle jejich deskriptorů. Algoritmus je upraven pro mikroskopická data a hlavně se zabývá anisotropií vstupních dat. Výkon tohoto algoritmu je hodnocen na 3D obrazech posloupnosti jádra buňky HL60 vytvořené pomocí simulátoru.

Abstract:

This thesis investigates and describes the Scale Invariant Feature Transform algorithm (SIFT). The principles of its 2D version are explained an further extended into 3D for tracking in time-lapse sequences. The algorithm consists of 3 significant phases. First is keypoint localization. The keypoints are extracted as extrema of approximation of Laplacian of Gaussian scale-space. In second phase, descriptor vectors are extracted for the keypoints from their neighborhood. The descriptors are invariant to scale, rotation and illumination. The third phase will find matching of the keypoints based on the descriptors. The algorithm is adjusted for microscopy data and especially it deals with the input data anisotropy. The performance of the algorithm is evaluated on 3D image sequences of HL60 cell nucleus generated by simulator.

Keywords

SIFT, Scale Invariant Feature Transform, scale-space, cell tracking, feature point, invariant descriptor, 3D images, anisotropy

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 1. 2012

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 6. 2. 2012
• Vedúci: RNDr. Vladimír Ulman, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Tomáš Homola, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / odbor:
Applied Informatics / Image Processing