Our colleague Miyazawa recently reported a sophisticated method to analyze the pixel-by-pixel characteristic of multi-contrast Jones matrix optical coherence tomography (JM-OCT) images. This method makes groups of pixels based on its similarlity in optical properties and its spatial proximity. It can provide smart "kernels" to compute local statistics of OCT without sacrificing its resolution.
The details of the method is reported in Biomedical Optics Express.
Citation: A. Miyazawa, Y.-J. Hong, S. Makita, D. Kasaragod, and Y. Yasuno "Generation and optimization of superpixels as image processing kernels for Jones matrix optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 8, 4396-4418 (2017).
技術補佐員・博士候補の宮澤氏がアメリカ光学会の論文誌 Biomedical Optics Express に論文を発表しました。これは私達が開発を進めているマルチコントラスト ジョーンズ行列トモグラフィー(JM-OCT)の新たな画像処理方である「superpixel」に関するものです。この superpixel 法は JM-OCT 画像のピクセルを、光学特性と空間的な類似性によってグルーピングしていきます。このグルーピングされたピクセル (superpixel) をさらなる画像処理の局所的な処理領域（kernel）として用いることで、画像の分解能を落とすことなる、統計処理にもとづいたJM-OCT信号の定量解析が可能になります。
Citation: A. Miyazawa, Y.-J. Hong, S. Makita, D. Kasaragod, and Y. Yasuno "Generation and optimization of superpixels as image processing kernels for Jones matrix optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 8, 4396-4418 (2017).
Joschi, Yoshiaki Yasuno