Abstrakt

Die Theorie der Zufallsmengen als flexibler Texturdeskriptor für biologische und medizinische Objekte und Selbstähnlichkeit als Merkmalsdeskriptoren für die Beschreibung des Erscheinungsbilds von Zellen und Bewegung

 Petra Perner

Statistische Methoden spielen bei der Beschreibung von Bildobjekten eine wichtige Rolle. Die Textur ist eine der wichtigsten Methoden zur Beschreibung des Erscheinungsbilds von Objekten wie Zellen, Geweben usw. Während der standardmäßige statistische Texturdeskriptor auf der Ko-Auftrittsmatrix basiert, schlagen wir einen sehr flexiblen Texturdeskriptor auf Basis von Zufallsmengen vor. Der Texturdeskriptor kann sowohl kleine als auch große Objekte in feiner Granularität beschreiben. Er verfügt außerdem über eine Erklärungsfunktion, die es Menschen ermöglicht, die Natur der Textur zu verstehen. Selbstähnlichkeit ist eine weitere wichtige Methode zur Beschreibung des Erscheinungsbilds der Zellen sowie der Bewegung oder Kinetik der Zellen. Dieser Deskriptor fasst eine Reihe von Merkmalen in einem Merkmal zusammen und liefert eine semantische Beschreibung dessen, was vor sich geht. Beide neuartigen statistischen Deskriptoren sind flexibel genug, um die verschiedenen Dinge zu beschreiben, die mit einem Objekt vor sich gehen, und sie sind außerdem sehr schnell zu berechnen. Sie können ein Standardwerkzeug für verschiedene Beschreibungen medizinischer und biologischer Objekte und anderer in Betracht gezogener Objekte bilden.