Parametric Variations of Anisotropic Diffusion and Gaussian High-Pass Filter for NIR Image Preprocessing in Vein Identification
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F18%3A50014708" target="_blank" >RIV/62690094:18450/18:50014708 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-78759-6_20" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-78759-6_20</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-78759-6_20" target="_blank" >10.1007/978-3-319-78759-6_20</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Parametric Variations of Anisotropic Diffusion and Gaussian High-Pass Filter for NIR Image Preprocessing in Vein Identification
Popis výsledku v původním jazyce
Near infrared (NIR) imaging is one of the promising methods for identification of superficial veins and widely researched and used in clinical medicine and biomedical studies. However, just like imaging in visible spectrum, NIR imaging is not adequate for exact recognition of the vein system as it is, therefore nearly every research starts with preprocessing to prepare the images for identification. Two major filtering methods are anisotropic diffusion and Gaussian high-pass filter which both consist of mandatory parametric adjustments for better visualization of the images and for revealing the vein system. Therefore in this paper we deal with parametric variations of these two methods on a NIR image to give ideas for choosing proper preprocessing techniques and parameters, excluding edge detection and vein detection methodologies.
Název v anglickém jazyce
Parametric Variations of Anisotropic Diffusion and Gaussian High-Pass Filter for NIR Image Preprocessing in Vein Identification
Popis výsledku anglicky
Near infrared (NIR) imaging is one of the promising methods for identification of superficial veins and widely researched and used in clinical medicine and biomedical studies. However, just like imaging in visible spectrum, NIR imaging is not adequate for exact recognition of the vein system as it is, therefore nearly every research starts with preprocessing to prepare the images for identification. Two major filtering methods are anisotropic diffusion and Gaussian high-pass filter which both consist of mandatory parametric adjustments for better visualization of the images and for revealing the vein system. Therefore in this paper we deal with parametric variations of these two methods on a NIR image to give ideas for choosing proper preprocessing techniques and parameters, excluding edge detection and vein detection methodologies.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Lecture notes in computer science
ISBN
978-3-319-78758-9
ISSN
0302-9743
e-ISSN
neuvedeno
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
212-220
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Granada
Datum konání akce
25. 4. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—