Zusammenfassung
Bei der 3D-Wasserscheidentransformation (WST) auf Graphenebene handelt es sich um ein Verfahren zur Segmentierung von Computertomographie-Bildern (CT). Die Eignung dieser Segmentierungsmethode wird hier anhand von Daten des Kopfbereiches dargestellt. Zuerst wird eine formale aus der mathematischen Morphologie stammende Einführung der WST gegeben. Wir verwenden dieses Verfahren iterativ auf Graphenebene, um eine Multiresolution-Segmentierung durchzuführen. Dazu wird die WST zunächst auf dem 3D-Gradientenbild ausgeführt. Aus diesen gefundenen Regionengrenzen wird ein Graph erzeugt, auf dem die WST erneut angewendet wird. Die Iteration dieses Prozesses führt zu 3D-Segmentierungsstufen, d.h. einer Hierarchie von 3D-Regionen unterschiedlicher Anzahl und Größe.
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Literatur
Vincent L., Soille P.: Watersheds in Digital Spaces: An Efficient Algorithm Based on Immersion Simulation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 13, No. 6, (1991) 583–598
Vincent L.: Graphs and Mathematical Morphology, Signal Processing 16 (1989) 365–388
Wegner S., Stalling D., Hege H.C., Oswald H., Fleck E.: Die 3D-Wasserscheidentransformation auf Graphenebene - Eine Anwendung für die Hyperthermieplanung. Proc. 5. Workshop Digitale Bildverarbeitung in der Medizin Freiburg (1997) 31–36
Ancin H., Dufresne T.E., Ridder G.M., Turner J.N., Roysam B.: An Improved Watershed Algorithm for Counting Objects in Noisy, Anisotropic 3-D Biological Images. IEEE International Conference on Image Processing (1995) 172–174
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Wegner, S., Oswald, H., Fleck, E. (1997). Segmentierung von Computertomographie-Bildern mittles der 3D-Wasserscheidentransformation auf Graphen. In: Paulus, E., Wahl, F.M. (eds) Mustererkennung 1997. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60893-3_63
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