Binarization of noisy microscopy images through signal reconstruction using iterative detection network

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00222807" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00222807 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Binarization of noisy microscopy images through signal reconstruction using iterative detection network

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a novel binarization method based on a signal reconstruction using an iterative detection network. The algorithm simulates the whole image acquisition process taking into account a point spread function of the imaging system and its noise characteristics. The negative influence of image blur and noise is effectively suppressed by iterative detection network based on the criterion of maximum a posteriori probability. The proposed method was successfully applied to noisy microscopy images. Experiments show that the proposed method due to the noise suppression and deconvolution properties provides for noisy images significantly better results compared to common thresholding techniques. Binarized images obtained by the proposed method can be particularly useful for particle detection and analysis of cell samples.

Název v anglickém jazyce

Binarization of noisy microscopy images through signal reconstruction using iterative detection network

Popis výsledku anglicky

We propose a novel binarization method based on a signal reconstruction using an iterative detection network. The algorithm simulates the whole image acquisition process taking into account a point spread function of the imaging system and its noise characteristics. The negative influence of image blur and noise is effectively suppressed by iterative detection network based on the criterion of maximum a posteriori probability. The proposed method was successfully applied to noisy microscopy images. Experiments show that the proposed method due to the noise suppression and deconvolution properties provides for noisy images significantly better results compared to common thresholding techniques. Binarized images obtained by the proposed method can be particularly useful for particle detection and analysis of cell samples.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2014)

ISBN

978-1-4799-5750-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

3949-3952

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Paríž

Datum konání akce

27. 10. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—