3. Восприятие острых границ (Perceptual Sharpness Metric, PSM): PSM оценивает восприятие остроты границ в изображении. Эта метрика сравнивает градиенты и контрастность в окрестности границ для оценки остроты границ. PSM может быть полезной метрикой, особенно если сохранение острых границ является важным для вашей задачи.
4. Структурное сходство (Structural Similarity, SS): SS является метрикой, которая оценивает сходство между двумя изображениями на основе их структурных характеристик. Она учитывает локальные текстурные свойства и может быть полезной для оценки сохранения текстур после обработки.
5. Отношение сигнал-шум (Signal-to-Noise Ratio, SNR): SNR измеряет отношение между сигналом (оригинальное изображение) и шумом (разница между оригиналом и обработанным изображением). Более высокое значение SNR указывает на лучшее качество изображения.
Какую метрику лучше использовать для оценки сохранения острых границ в изображениях?
Для оценки сохранения острых границ в изображениях можно использовать несколько метрик, но одной из наиболее распространенных является **Структурное сходство (Structural Similarity, SS)**.
SS является метрикой, которая оценивает сходство между двумя изображениями на основе их структурных характеристик. Она учитывает локальные текстурные свойства, включая градиенты и контрастность, и может быть полезной для оценки сохранения острых границ после обработки изображений.
SS возвращает значение от -1 до 1, где 1 означает идеальное сходство между изображениями, 0 – отсутствие сходства, а значения меньше 0 указывают на значительные различия. Высокое значение SS указывает на сохранение текстур и острых границ в обработанном изображении.
Важно отметить, что SS не является единственной метрикой для оценки сохранения острых границ. В зависимости от конкретной задачи и требований, можно также рассмотреть другие метрики, такие как Перцептивная острота (Perceptual Sharpness Metric, PSM) или метрики, основанные на оценке градиентов и контрастности.
При выборе метрики важно учитывать контекст и уровень детализации, в котором острые границы играют роль в вашей задаче. Рекомендуется провести сравнительный анализ нескольких метрик и выбрать ту, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям и требованиям оценки сохранения острых границ в изображениях.
2.3 Фильтрация шума
Медицинские МРТ-снимки могут содержать различные типы шума, такие как аддитивный гауссовский шум или шум, вызванный низким сигналом. Шум может искажать информацию на снимках и затруднять дальнейший анализ и интерпретацию. Для устранения шума и улучшения качества МРТ-изображений применяются различные методы фильтрации. Вот три распространенных метода фильтрации шума:
1. Медианный фильтр: Медианный фильтр является эффективным методом для удаления шума на основе сортировки пикселей в окне фильтра. Он заменяет каждый пиксель на медианное значение яркости пикселей в окне фильтра. Медианный фильтр хорошо справляется с удалением импульсного шума, такого как соль и перец, и сохраняет ребра и текстуры на изображении.
2. Фильтр Гаусса: Фильтр Гаусса использует гауссово распределение для размытия изображения и сглаживания шума. Он вычисляет новое значение пикселя как взвешенную сумму значений пикселей в окне фильтра, где веса определяются гауссовой функцией. Фильтр Гаусса обеспечивает гладкость изображения, но может оказывать менее выраженный эффект на сохранение ребер и текстур в сравнении с медианным фильтром.
3. Билатеральная фильтрация: Билатеральная фильтрация сочетает пространственное сглаживание и яркостную адаптацию, чтобы устранить шум, сохраняя при этом ребра и текстуры. Она учитывает как геометрическое сходство, так и яркостную сходство пикселей в окне фильтра. Билатеральная фильтрация обеспечивает хороший баланс между удалением шума и сохранением деталей на изображении, но может быть вычислительно более сложной по сравнению с другими методами.
Какой метод фильтрации шума наиболее эффективен для удаления аддитивного гауссовского шума?
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
