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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.2
- 수록면
- 431 - 436 (6page)
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세포 분할 작업은 세포 이미지의 배경으로부터 세포 영역을 추출하는 작업으로 배양과정에 있는 살아있는 세포를 이미지화하여 분석하는 바이오 이미징 분야에서 기초적인 작업들 중 하나이다. 선명한 이미지의 경우 바이모덜 히스토그램 분포를 가지므로 Otsu와 같은 전역임계값 알고리즘을 이용하여 쉽게 세포분할 작업을 수행할 수 있지만 희미한 이미지의 경우는 정확한 세포 분할을 하기가 어렵다. 본 논문에서는 입력된 세포이미지의 히스토그램을 분석하여 히스토그램 분포에 따라 분류한 후 바이모덜 분포를 가지는 이미지의 경우 전역임계값 알고리즘을 적용하고 유니모덜 분포를 가지는 이미지의 경우 영역을 분할하여 부분 영역별로 다른 임계값을 적용하는 새포 분할 시스템을 개발하였다. 실험결과 제안한 시스템은 바이모덜 분포를 가지는 세포이미지 뿐만 아니라 유니모덜 분포를 가지는 세포 이미지에 대해서도 정확한 세포 분할 작업을 수행하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 세포 분할 시스템 구조와 기능
Ⅲ. 영역분할과 지역 임계값 추출
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
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1. [학술지(정기간행물)] - Xian Du / 2010 / Segmentation of Fluorescence Microscopy Cell Image Using Unsupervised Mining / The Open Medical Information Journal 4 : 41 ~ 49
2. [학술지(정기간행물)] - Migyung Cho / 2013 / An Algorithm for Determining Histogram Type of a Cell Image Using Polygonal Approximation / International Journal of Advancements in Computing Technology 5 (13) : 229 ~ 234
3. [학술지(정기간행물)] - Thouis R. Jones / 2005 / Voronoibased segmentation of cells on image manifolds / Lecture Notes of Computer Science 3765 : 535 ~ 543
4. [학술지(정기간행물)] - Bazi Y / 2007 / Image thresholding based on the EM algorithm and the generalized Gaussian distribution / Pattern Recognition Letter 40 : 619 ~ 634
5. [학술지(정기간행물)] - P. K Sahoo / 1988 / A survey of thresholding techniques / Computer Vision, Graphics, and Image Processing 41 (2) : 233 ~ 260
2. [학술지(정기간행물)] - Migyung Cho / 2013 / An Algorithm for Determining Histogram Type of a Cell Image Using Polygonal Approximation / International Journal of Advancements in Computing Technology 5 (13) : 229 ~ 234
3. [학술지(정기간행물)] - Thouis R. Jones / 2005 / Voronoibased segmentation of cells on image manifolds / Lecture Notes of Computer Science 3765 : 535 ~ 543
4. [학술지(정기간행물)] - Bazi Y / 2007 / Image thresholding based on the EM algorithm and the generalized Gaussian distribution / Pattern Recognition Letter 40 : 619 ~ 634
5. [학술지(정기간행물)] - P. K Sahoo / 1988 / A survey of thresholding techniques / Computer Vision, Graphics, and Image Processing 41 (2) : 233 ~ 260
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