Edge detection on MR images with Marr-Hildreth method extended to third dimension

Abstract

Özetçe -Bu çalışmada çogunlukla iki boyutlu (2-B) görüntüler üzerinde kullanılan Marr-Hildreth yöntemi, üç boyutlu (3-B) görüntülerde çalışmak üzere genişletilmiştir. Aynı yöntemin 3-B, kesit bazında çalışan 2-B, ve hesaba ait karmaşıklıgı azaltan hızlandırılmış 3-B uyarlamalarının Osteoartrit Girişimi veri tabanından alınan diz MR görüntülerine uygulanmasıyla elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, 3-B Marr-Hildreth yöntemlerinin kesit bazında çalışan 2-B Marr-Hildreth yönteminin buldugu kenarları da tespit etme başarısı degerlendirilmiştir.Anahtar Kelimeler-3-B kenar tespiti, Marr-Hildreth yöntemi, LoG filtreleme, sıfır geçişleri, MR görüntüsü işleme.Abstract-In this study, Marr-Hildreth method applied on mostly two dimensional (2-D) images was extended in order to run on three dimensional (3-D) images. After the same method's 3-D version, the slicewise 2-D version, and the accelerated 3-D version reducing computational complexity were applied on knee MR images which were acquired from the Osteoarthritis Initiative database, the results obtained were compared, and the success of the 3-D Marr-Hildreth methods in detecting also the edges found by the slicewice 2-D Marr-Hildredth method was evaluated.

An Approach to Rain Detection Using Sobel Image Pre-processing and Convolutional Neuronal Networks

“…Furthermore, other methods to detect edges can be used [16], some based on gradient operators as: Canny operator [17], Prewitt operator [18] and Roberts operator [19]. Other methods can be based on the use of Laplacian operators: Marr-Hildreth [20] or Zero Cross [21]. As a last limitation we should expose the lack of rain images used in the dataset that could reduce the performance of the model as a classification system.…”