Оптимізація процесу анотації зображень біологічних об'єктів методами комп'ютерного зору

Abstract

У цьому дослідженні представлено підхід до автоматизованого формування анотованого набору даних, що містить зображення біологічних об’єктів, зокрема клітин. Запропонована методика базується на модифікованій структурі CRISP-DM, що адаптована до специфіки завдань комп’ютерного зору. Було розроблено послідовність етапів і кроків, спрямованих на ефективне виявлення та локалізацію об’єктів біологічного походження на мікроскопічних зображеннях. Процес охоплює попередню обробку зображень, яка включає бінаризацію, фільтрацію, корекцію яскравості та контрастності, а також усунення дефектів освітлення. Такі операції дають змогу покращити якість вхідних зображень і підвищити точність наступних етапів виявлення. Виявлені об’єкти автоматично локалізуються на основі морфологічного аналізу, після чого відбувається їх кластеризація за допомогою алгоритму k-середніх. This study presents an approach to the automated creation of an annotated dataset containing images of biological objects, particularly cells. The proposed methodology is based on a modified CRISP-DM framework, adapted to the specifics of computer vision tasks. A sequence of stages and steps has been developed to enable effective detection and localization of biological objects in microscopic images. The process involves preprocessing the images, including binarization, filtering, brightness and contrast adjustment, as well as correction of illumination artifacts. These operations help enhance the quality of the input images and improve the accuracy of subsequent detection steps. Detected objects are automatically localized based on morphological analysis, followed by clustering using the k-means algorithm.