Statistical Tomography of Microscopic Life

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

We achieve tomography of 3D volumetric natural objects, where each projected 2D image corresponds to a different specimen. Each specimen has unknown random 3D orientation, location, and scale. This imaging scenario is relevant to microscopic and mesoscopic organisms, aerosols and hydrosols viewed naturally by a microscope. In-class scale variation inhibits prior single-particle reconstruction methods. We thus generalize tomographic recovery to account for all degrees of freedom of a similarity transformation. This enables geometric self-calibration in imaging of transparent objects. We make the computational load manageable and reach good quality reconstruction in a short time. This enables extraction of statistics that are important for a scientific study of specimen populations, specifically size distribution parameters. We apply the method to study of plankton.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחProceedings - 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018
עמודים6411-6420
מספר עמודים10
מסת"ב (אלקטרוני)9781538664209
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 14 דצמ׳ 2018
אירוע31st Meeting of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018 - Salt Lake City, ארצות הברית
משך הזמן: 18 יוני 201822 יוני 2018

סדרות פרסומים

שםProceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

כנס

כנס31st Meeting of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018
מדינה/אזורארצות הברית
עירSalt Lake City
תקופה18/06/1822/06/18

ASJC Scopus subject areas

  • ???subjectarea.asjc.1700.1712???
  • ???subjectarea.asjc.1700.1707???

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Statistical Tomography of Microscopic Life'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי