8. Algoritme/tests: Detectie Preprocessing: wisselendekwaliteit/achtergrondtegengaan Bilateral Normalisatie Detectiemogelijkheden Regio: Morfologie Threshold Watersheds/Floodfill Level set snakes Edge: Canny Flexible hough Wavelet Cellenonderscheiden: tegen overlap Distance maps/Skeletonisation Gebruik van data verschillende frames
12. Algoritme/tests: Beschrijving Uitdagingen Nietveelvariatie in 1 cel Omgevingverandert constant Beschrijving Omgeving met SIFT-’achtig’ Celzelf, distributie, breedte, lengte, hoek.. Positietovpopulatie (relatief) Lengte
13. Algoritme/tests: Tracking Uitdagingen Verschuivendebeelden Detectienognietzeker 100% correct Meerderepopulaties Tracking Alignment op achtergrond Correctie Kennis van gedeeldecellengebruiken in andere frame Geenbeslissing op algoritme
15. Implementatie: Tools Fast Bilateral filter (bestaande code) Morfologie op deel van afbeelding Normalisatie Threshold: iso-data Distance maps Skeletons Region Growing Region merging ->Vormanalyseren
16. Implementatie: Tools Fast Bilateral filter (bestaande code) Morfologie op deel van afbeelding Normalisatie
24. Tekst Abstract Inleiding situering doel Theorie: zonder in te gaan op het probleem zelf de theorie(waaronder literatuurstudie dus) overlopen Image processing Detectie/beschrijving/tracking Enkele bestaande (deel-)oplossingen Algoritme Uit de theorie wordt een algoritme samen gesteld en verantwoord voor deze toepassing preprocessing/detectie Beschrijving/tracking Implementatie Technologie+motivering Back-end (algoritme) front-end (gui) Resultaten lineages, gui, verklaring van al dan niet goede resultaten Besluit