Loại bỏ nhiễu trong hình ảnh phân đoạn y tế

10

Bất cứ ai cũng có thể đề xuất các phương pháp để loại bỏ nhiễu (được chỉ ra bên trong hình vuông màu đỏ) từ mọi vị trí trong hình ảnh sau đây, trong khi vẫn giữ các đường trắng?

Một hình ảnh y tế phân đoạn

matlab image-processing opencv

— Nghiện crack
nguồn

5

Đây có phải là hình ảnh của võng mạc? Trong trường hợp đó, thay vì hack một giải pháp nhanh và bẩn bằng bộ lọc sobel (hoặc tương đương) và cố gắng "loại bỏ tiếng ồn", tôi khuyên bạn nên bắt đầu bằng cách đọc một số tài liệu phong phú về chủ đề này. Những vấn đề này đã được giải quyết nhiều lần, và nó có thể sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian để đọc về những gì đã làm trong quá khứ. Sau đó, bạn có thể bắt đầu đổi mới cho thật :)

— static_rtti

điểm công bằng, tuy nhiên một vài liên kết được cung cấp có thể thậm chí còn tốt hơn. không còn nghi ngờ gì nữa, google.

— AruniRC

1

Thậm chí tốt hơn, học giả google. Tôi không đủ hiểu biết về điểm chính xác này để cung cấp các liên kết tốt hơn google, xin lỗi: - /

— static_rtti

1

@crack_addict: bạn đã thử những gì cho đến nay?

— Amro

1

Cũng thật tuyệt khi biết đầu ra của quá trình này sẽ được sử dụng cho mục đích gì (để biết mức độ làm sạch của tiếng ồn tốt như thế nào khi rời khỏi các vạch trắng)

— Penelope

3

Một giải pháp tôi đã tìm thấy như sau:

Ngưỡng về giá trị thang độ xám.
Loại bỏ các đối tượng trên cơ sở kích thước.
Một số hoạt động hình thái hơn.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

— Nghiện crack
nguồn

Bạn có thể cung cấp thêm một chút chi tiết về bước 3, tức là những hoạt động hình thái nào bạn thấy hữu ích?

— Paul R

Tôi muốn giải thích rõ câu trả lời của mình: trước tiên tôi không thể loại bỏ các đối tượng trên cơ sở kích thước vì bạn có thể thấy các đối tượng được kết nối một chút, vì vậy tôi đã vượt qua mức độ màu xám trước tiên để phân tách các đối tượng nhỏ ở bước thứ 3 Tôi giãn ra để làm cho các đối tượng hữu ích tiếp tục, sau đó tôi đã sử dụng tính năng làm mỏng cạnh để có được các đường mỏng

— crack_addict

3

Bạn có thể nhận được nhiều hình ảnh, tức là mục tiêu tĩnh? Nếu vậy thì bạn có thể 'xếp chồng' hình ảnh để loại bỏ nhiễu. Hàm trung bình hoặc hàm trung bình đơn giản sẽ loại bỏ nhiễu ngẫu nhiên khỏi ngăn xếp hình ảnh và để lại cho bạn chỉ với tín hiệu (tức là các đường trắng).

— người dùng3172
nguồn

1

Dường như từ bộ lọc dựa trên khu vực ban đầu, kết quả có thể không thỏa đáng vì nó loại bỏ các thành phần tuyến tính nhưng không quá lớn về diện tích. Nhìn vào cấu trúc của tiền cảnh được trích xuất, chúng ta có thể thấy rằng chúng là các cấu trúc vật dài. Người ta có thể xem xét sử dụng các yếu tố cấu trúc tuyến tính. Nhưng ở đây hình ảnh bao gồm các góc và nhánh khác nhau. Tôi đề nghị đọc bài báo sau đây về cách mở đường dẫn được thể hiện bằng hình ảnh khu vực của mạng lưới đường bộ.

— beedot
nguồn

0

Có vẻ như "tiếng ồn" là một kết cấu / mô hình. Có thể bạn sẽ thử xóa mẫu đó, vì vậy bạn có thể tiếp tục trong quy trình xử lý của mình. Theo tôi, các hoạt động hình thái và phát hiện cạnh sẽ không hoạt động tốt (không có bằng chứng, chỉ là ấn tượng đầu tiên về kịch bản đó, vì nhìn quá giống tiếng ồn và thông tin / tính năng mong muốn). Nếu tôi có thời gian vào cuối tuần, tôi sẽ thử với một số phương pháp loại bỏ kết cấu và thông báo cho bạn.

— mchlfchr
nguồn