Prethodno priopćenje

Geometrijska aproksimacija peludnih zrna primjenom optimizacijskog pakiranja elipsi

Deni Vale ; Istarsko veleučilište u Puli, Pula, Hrvatska

Sažetak

U radu se predstavlja nova metodologija za detekciju peludnih zrna koja rješava problem podsegmentacije
u gustim nakupinama. Umjesto klasične segmentacije na razini piksela, problem se definira kao
geometrijska aproksimacija binarne maske skupom parametarskih elipsi. Inicijalno pozicioniranje
kandidatskih centara provodi se pomoću transformacije udaljenosti, čime se značajno sužava prostor
pretraživanja. Glavna faza uključuje optimizaciju višekriterijske funkcije cilja koja balansira pokrivenost
maske i broj objekata uz penalizaciju međusobnih preklapanja. Redundancija u detekcijama uklanja
se primjenom postupka potiskivanja nemaksimalnih vrijednosti (NMS) prilagođenog geometrijskim
primitivima. Preliminarna provjera na uzorcima vrbovice, anđelike i javora pokazala je visoku preciznost
metode čak i u uvjetima gdje su granice između zrna vizualno iščezle. Dok standardna blob detekcija
pokazuje izrazitu neadekvatnost u zasićenim regijama, predložena metoda postiže rezultate usporedive
s naprednim sustavom Cellpose. Iako je Cellpose izvorno namijenjen segmentaciji stanica i bakterija,
njegova primjena na pelud potvrđuje konkurentnost predloženog modela u ekstrakciji biometrijskih
parametara. Ovakav pristup postavlja čvrst temelj za daljnju automatizaciju i povećanje objektivnosti
melisopalinološke analize.

Ključne riječi

detekcija peludnih zrna, prebrojavanje objekata, morfološka obrada, višekriterijska evaluacija modela, geometrijska aproksimacija elipsama

Hrčak ID:

352239

URI

https://hrcak.srce.hr/352239

Datum izdavanja:

15.10.2026.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 0 *