Mejoramiento del contraste aplicando la búsqueda discriminante a proyecciones de color en imágenes dermatoscópicas
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.n79a18Palabras clave:
mejoramiento del contraste, color, proyección PCA, proyección FDA, imágenes dermatoscópicas, componentesResumen
El uso del color como una estrategia de incremento del contraste para procedimientos de extracción de características en imágenes con altos desórdenes de iluminación es de gran utilidad; por lo tanto, con el fin de corregir los problemas de contraste en imágenes que fueron adquiridas erróneamente, se propone un método que busca automáticamente proyecciones discriminantes del mapa de color dependiendo de la dispersión los datos originales. Este método se basa en técnicas tales como análisis discriminante de Fisher (FDA) y análisis de componentes principales (PCA). Debido a que este es un método no supervisado, puede ser empleado en imágenes que fueron capturadas sin tomar en cuenta el protocolo de adquisición y con iluminación no uniforme. El método fue empleado en un conjunto de 40 imágenes dermatoscópicas, obteniéndose un desempeño superior al 82%.
Descargas
Citas
P. Ferreira, T. Mendoca, P. Rocha and J. Rozeira, “A new interface for manual segmentation of dermoscopic images”, in 3rd Eccomas Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Proc. (VipIMAGE), Olhão, Portugal, 2011, pp. 399-403.
M. Celebi, G. Schaefer, H. Iyatomi and W. Stoecker, “Lesion border detection in dermoscopy images”, Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 33, no. 2, pp. 148-153, 2009.
M. Celebi, S. Hwang, H. Iyatomi and G. Schaefer, “Robust border detection in dermoscopy images using threshold fusion”, in 17th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Hong Kong, China, 2010, pp. 2541-2544.
J. Kapur, P. Sahoo and A. Wong, “A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram”, Computer Vision, Graphics, and Image Proc., vol. 29, no. 3, pp. 273-285, 1985.
J. Kittler and J. Illingworth, “Minimum error thresholding”, Pattern Recognition, vol. 19, no. 1, pp. 41-47, 1986.
N. Otsu, “A threshold selection method from gray-level histograms”, IEEE Trans. Sys., Man, and Cybernetics, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, 1979.
J. Humayun, A. Malik and N. Kamel, “Multilevel thresholding for segmentation of pigmented skin lesions”, in IEEE Inter. Conf. on Imaging Sys. Tech. (IST), Penang, Malaysia, 2011, pp. 310-314.
M. Silveira et al., “Comparison of segmentation methods for melanoma diagnosis in dermoscopy images”, IEEE J. Selected Topics in Signal Proc., vol. 3, no. 1, pp. 35-45, 2009.
M. Celebi, Y. Aslandogan and P. Bergstresser, “Unsupervised border detection of skin lesion images”, in Int. Conf. Inform. Technol.: Coding and Comp. (ITCC), Las Vegas, USA, 2005, pp. 123-128.
H. Wang et al., “Watershed segmentation of dermoscopy images using a watershed technique”, Skin Res. Technol., vol. 16, no. 3, pp. 378-384, 2010.
D. Chung and G. Sapiro, “Segmenting skin lesions with partial-differential-equations based image processing algorithms”, IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 19, no. 7, pp. 763-767, 2000.
B. Erkol, R. Moss, R. Stanley, W. Stoecker and E. Hvatum, “Automatic lesion boundary detection in dermoscopy images using gradient vector flow snakes”, Skin Res. Technol., vol. 11, pp. 17-26, 2005.
H. Zhou et al., “Skin lesion segmentation using an improved snake model”, in Annual International Conference of the IEEE Eng. Med. Biol. Soc. (EMBC), Buenos Aires, Argentina, 2010, pp. 1974-1977.
R. Rodríguez, P. Castillo, V. Guerra, A. Suárez and E. Izquierdo, “Two Robust Techniques for Segmentation of Biomedical Images”, Computación y Sistemas, vol. 9, no. 4, pp. 355-369, 2006.
D. Gómez, C. Butakoff, B. Ersboll and W. Stoecker, “Independent histogram pursuit for segmentation of skin lesions”, IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 55, no. 1, pp. 157-161, 2008.
Y. Zhou, M. Smith, L. Smith and R. Warr, “Segmentation of clinical lesion images using normalized cut”, in 10th Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services (WIAMIS), London, UK, 2009, pp. 101-104.
R. Devi, L. Suresh and K. Shunmuganathan, “Intelligent fussy system based dermoscopic image segmentation for melanoma detection”, in Inter. Conf. Sustainable Energy and Intel. Syst., Chennai, India, 2011, pp. 739- 743, 2011.
P. Schmid, “Segmentation of digitized dermatoscopic images by two-dimensional color clustering”, IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 18, pp. 164-171, 1999.
S. Chattopadhyay, D. Pratihar and S. Sarkar, “A comparative study of fuzzy c-means algorithm and entropy-based fuzzy clustering algorithms”, Computing and Informatics, vol. 30, pp. 701-720, 2011.
K. Reetz, R. Rangel, T. Antoniolli, G. Chiaradia and M. Widholzer, “Evaluation of patients’ learning about the ABCD rule: a randomized study in southern Brazil”, An. Bras. Dermatol., vol. 84, no. 6, pp. 539-398, 2009.
J. Jaworek-Korjakowska, “Novel Method for Border Irregularity Assessment in Dermoscopic Color Images”, Comp. Math. Meth. Med., vol. 2015, Article ID 496202, pp. 1-11, 2015.
F. Xie, Y. Wu, Y. Li, Z. Jiang and R. Meng, “Adaptive segmentation based on multi-classification model for dermoscopy images”, Frontiers Comp. Sci., vol. 9, no. 5, pp. 720-728, 2015.
T. Chan, B. Sandberg and L. Vese, “Active contours without edges for vector-valued images”, J. Visual Commun. Image Repres., vol. 11, pp. 130-141, 2000.
Q. Abbas, M. Celebi, I. García and M. Rashid, “Lesion border detection in dermoscopy images using dynamic programming”, Skin Res. Technol., vol. 17, pp. 91-100, 2011.
L. Suresh, K. Shunmuganathan and S. Veni, “Dermoscopic Image Segmentation using Machine Learning Algorithm”, Am. J. Appl. Sci., vol. 8, pp. 1159- 1168, 2011.
A. Abbas, X. Guo, W. Tan and H. Jalab, “Combined spline and B-spline for an improved automatic skin lesion segmentation in dermoscopic images using optimal color channel”, J. Med. Syst., vol. 38, pp. 80-87, 2014.
Q. Abbas, I. Fondón, M. Celebi, W. Ahmad and Q. Mushtaq, “A perceptually oriented method for contrast enhancement and segmentation of dermoscopy images”, Skin Res. Technol., vol. 19, pp. 490-497, 2013.
H. Castillejos, V. Ponomaryov, L. Nino and V. Golikov, “Wavelet Transform Fuzzy Algorithms for Dermoscopic Image Segmentation”, Comp. Math. Meth. Med., vol. 2012, Article ID 578721, pp. 1-11, 2012.
M. Zortea, S. Skrøvseth, T. Schopf, H. Kirchesch and F. Godtliebsen, “Automatic Segmentation of Dermoscopic Images by Iterative Classification”, Int. J. Biomed. Imaging, vol. 2011, Article ID 972648, pp. 1-19, 2011.
J. Yang, D. Zhang, J. Yang and B. Niu, “Globally maximizing, locally minimizing: Unsupervised discriminant projection with applications to face and palm biometrics”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 29, pp. 650-664, 2007.
Y. Yao, B. Abidi, N. Kalka, N. Schmid and M. Abidi, “Improving long range and high magnification face recognition: Database acquisition, evaluation, and enhancement”, Comput. Vis. Image Und., vol. 111, pp. 111-125, 2008.
C. Zhang, X. Wang and H. Zhang, “Contrast enhancement for fruit image by gray transform and wavelet neural network”, in IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC), Ft. Lauderdale, USA, 2006, pp. 1064-1069.
X. Zong, A. Laine and E. Geiser, “Speckle reduction and contrast enhancement of echocardiograms via multiscale nonlinear processing”, IEEE T. Med. Imaging, vol. 17, pp. 532-540, 1998.
Y Chen, M. Huang and S. Chen, “Automatic Color Segmentation by Colormap and Edge Detection by Chan Vese Method for Tongue Image”, J. Appl. Sci., vol. 13, pp. 3676-3683, 2013.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2016 Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Los artículos disponibles en la Revista Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia están bajo la licencia Creative Commons Attribution BY-NC-SA 4.0.
Eres libre de:
Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
Adaptar : remezclar, transformar y construir sobre el material.
Bajo los siguientes términos:
Reconocimiento : debe otorgar el crédito correspondiente , proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios . Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de ninguna manera que sugiera que el licenciante lo respalda a usted o su uso.
No comercial : no puede utilizar el material con fines comerciales .
Compartir igual : si remezcla, transforma o construye a partir del material, debe distribuir sus contribuciones bajo la misma licencia que el original.
El material publicado por la revista puede ser distribuido, copiado y exhibido por terceros si se dan los respectivos créditos a la revista, sin ningún costo. No se puede obtener ningún beneficio comercial y las obras derivadas tienen que estar bajo los mismos términos de licencia que el trabajo original.