Искусственный интеллект в обработке и анализе медицинских МРТ-снимков с использованием OpenCV. NemtyrevAI
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