Accurate detection, tracking and classification of micro structures through high speed imaging are very important in many biomedical applications. In particular, visualization and characterization of hydrodynamic cavity bubbles in breaking kidney stones have become a real challenge for researchers. Various micro imaging techniques have been used to monitor either an entire bubble cloud or individual bubbles within the cloud. The main target of this thesis is to perform an image based characterization of hydrodynamic cavity bubbles for kidney stone treatment by designing and constructing a new imaging setup and implementing several image processing and computer vision algorithms for detecting, tracking and classifying cavity bubbles. A high speed CMOS camera with a long distance microscope illuminated by 2 pulsed 198 high performance LED arrays is designed. This system and a µ-PIV setup are used for capturing images of high speed bubbles. Several image processing algorithms including median and morphological filters, segmentation, edge detection and contour extraction algorithms are extensively used for the detection of the bubbles. Furthermore, incremental self-tuning particle filtering (ISPF) method is utilized to track the motion of the high speed cavity bubbles. These bubbles are also classified by their geometric features such as size, shape and orientation. An extensive visualisation work is conducted on the new setup and cavity bubbles are successfully detected, tracked and classified from the microscopic images. Despite very low exposure times and high speed motion of the bubbles, developed system and methods work in a very robust manner. All the algorithms are implemented in Microsoft Visual C++ using OpenCV 2.4.2 library.

Birçok biyomedikal uygulamalarda doğru şekilde tesbit, izleme ve yüksek hızda görüntüleme yoluyla mikro yapıların sınıflandırılması çok önemlidir. Özellikle, böbrek taşlarının parçalanmasında kullanılan hidrodinamik kavite kabarcıklarının görüntülenmesi ve karakterizasyonu araştırmacılar için gerçek bir sorun haline gelmiştir. Çeşitli mikro görüntüleme teknikleri hem bütün bir kabarcık bulutunu hem de bulut içinde bulunan kabarcıkları tek tek izlemek için kullanılmıştır. Bu tezin ana hedefi yeni bir görüntüleme düzeneği tasarlayıp, inşa ederek kavite kabarcıklarının tespiti, takibi ve sınıflandırması adına çeşitli görüntü işleme ve bilgisayar ile görme algoritmaları yardımıyla böbrek taşı tedavisi için hidrodinamik kavite kabarcıklarının görüntü tabanlı karakterizasyonunu yapmaktır. 2 adet darbeli 198 yüksek performanslı LED tarafından aydınlatılan yüksek hızlı bir CMOS kamera ile bir uzun mesafe mikroskop tasarlanmıştır. Bu sistem ve μ-PIV kurulumu yüksek hızlı kabarcıkların görüntülerini yakalamak için kullanılmıştır. Medyan ve morfolojik filtreler, bölütleme, kenar bulma ve kontur çıkarma algoritmaları dahil olmak üzere birçok görüntü işleme algoritması kabarcıkların tespiti için yoğun bir şekilde kullanılmıştır. Ayrıca, artarak kendini ayarlayan parçacık filtre (ISPF) yöntemi yüksek hızlı kavite kabarcıklarının hareketini izlemek için kullanılmıştır. Bu kabarcıklar aynı zamanda boyut, şekil ve yön gibi geometrik özelliklere göre sınıflandırılmıştır. Yeni kurulum üzerinde kapsamlı bir görüntüleme işlemi gerçekleştirilmiş ve mikroskobik görüntülerden kavite kabarcıklarının tespiti, takibi ve sınıflandırılması başarıyla gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen sistem ve yöntemler, çok düşük pozlandırma sürelerine ve kabarcıkların yüksek hızlı hareketine rağmen oldukça dayanıklı bir şekilde çalışmaktadır. Tüm algoritmalar Microsoft Visual C++ ve OpenCV 2.4.2 kütüphaneleri kullanılarak gerçeklenmiştir.