論文の概要: Enhancement of Retinal Fundus Images via Pixel Color Amplification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14456v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 19:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 03:13:35.669000
• Title: Enhancement of Retinal Fundus Images via Pixel Color Amplification
• Title（参考訳）: ピクセルカラー増幅による網膜基底像の強調
• Authors: Alex Gaudio and Asim Smailagic and Aur\'elio Campilho
• Abstract要約: 網膜画像のセグメンテーション作業を容易にするために,画素カラー増幅理論と拡張手法のファミリを提案する。 我々はこの理論を利用して網膜画像の拡張手法のファミリーを構築し、画像全体を明るくする新しい方法と暗くする手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.228962043922484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a pixel color amplification theory and family of enhancement methods to facilitate segmentation tasks on retinal images. Our novel re-interpretation of the image distortion model underlying dehazing theory shows how three existing priors commonly used by the dehazing community and a novel fourth prior are related. We utilize the theory to develop a family of enhancement methods for retinal images, including novel methods for whole image brightening and darkening. We show a novel derivation of the Unsharp Masking algorithm. We evaluate the enhancement methods as a pre-processing step to a challenging multi-task segmentation problem and show large increases in performance on all tasks, with Dice score increases over a no-enhancement baseline by as much as 0.491. We provide evidence that our enhancement preprocessing is useful for unbalanced and difficult data. We show that the enhancements can perform class balancing by composing them together.
• Abstract（参考訳）: 網膜画像のセグメンテーション作業を容易にするために,画素カラー増幅理論と拡張手法のファミリを提案する。 本研究では,デハジング理論に基づく画像歪みモデルの再解釈により,デハジングコミュニティで一般的に使用されている3つの既存プリエントと,新たな4番目のプリエントとの関連性を示す。 本理論は、全画像の明るくなり暗くなる新しい方法を含む、網膜画像の一連の強調法を開発するために用いられる。 我々はunsharp maskingアルゴリズムの新たな導出を示す。 提案手法を,課題であるマルチタスクセグメンテーション問題に対する前処理ステップとして評価し,全タスクの性能向上を示すとともに,Diceスコアを0.491まで向上させる。 高速化前処理が不均衡で困難なデータに有用であることを示す。 強化は、それらを一緒に構成することでクラスバランシングを実行できることを示す。

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