Penghapusan suara dalam gambar tersegmentasi medis

10

Adakah yang bisa menyarankan metode untuk menghilangkan noise (ditunjukkan di dalam kotak merah) dari setiap tempat di gambar berikut, sambil menjaga garis putih?

Gambar Medis tersegmentasi

matlab image-processing opencv

— crack_addict
sumber

5

Apakah ini gambar retina? Dalam hal ini, alih-alih meretas solusi cepat dan kotor dengan sobel filter (atau yang setara) dan berusaha untuk "menghilangkan noise", saya sarankan Anda mulai dengan membaca beberapa literatur yang berlimpah tentang topik tersebut. Masalah-masalah ini telah dipecahkan berulang kali, dan mungkin akan menghemat banyak waktu untuk membaca tentang apa yang berhasil di masa lalu. Maka Anda dapat mulai berinovasi secara nyata :)

— static_rtti

titik adil, namun beberapa tautan yang disediakan mungkin lebih baik. tidak diragukan lagi masih ada google.

— AruniRC

1

Bahkan lebih baik, sarjana google. Saya tidak cukup berpengetahuan tentang titik yang tepat ini untuk memberikan tautan yang lebih baik daripada google, maaf: - /

— static_rtti

1

@crack_addict: apa yang sudah Anda coba sejauh ini?

— Amro

1

Akan lebih baik mengetahui apa hasil dari proses ini digunakan (untuk mengetahui seberapa baik pembersihan kebisingan dengan meninggalkan garis putih seharusnya)

— penelope

3

Salah satu solusi yang saya temukan adalah sebagai berikut:

Ditata ulang pada nilai skala abu-abu.
Hapus objek berdasarkan ukuran.
Beberapa operasi morfologis lagi.

masukkan deskripsi gambar di sini

— crack_addict
sumber

Bisakah Anda memberi sedikit lebih detail pada langkah 3, yaitu operasi morfologis apa yang menurut Anda sangat membantu?

— Paul R

Saya ingin menjelaskan jawaban saya dengan baik: pertama saya tidak bisa menghapus objek berdasarkan ukuran karena Anda dapat melihat benda-benda sedikit terhubung, jadi saya ambang batas berdasarkan tingkat abu-abu pertama yang memisahkan benda-benda kecil dengan baik di langkah ke-3. Saya melebar untuk membuat objek yang berguna berlanjut, lalu saya menggunakan edge thinning untuk mendapatkan garis tipis

— crack_addict

3

Bisakah Anda mendapatkan beberapa gambar, yaitu target statis? Jika demikian maka Anda bisa 'menumpuk' gambar untuk menghilangkan noise. Fungsi rata-rata atau median sederhana akan menghilangkan noise acak dari tumpukan gambar dan meninggalkan Anda hanya dengan sinyal (yaitu garis putih).

— pengguna3172
sumber

1

Tampaknya dari penyaringan berbasis area awal bahwa hasil mungkin tidak memuaskan karena menghilangkan komponen yang linear tetapi tidak terlalu besar di daerah. Melihat struktur latar depan yang akan diekstraksi, kita dapat melihat bahwa mereka adalah struktur yang panjang. Orang dapat mempertimbangkan menggunakan elemen penataan linier. Namun di sini gambar terdiri dari berbagai sudut dan percabangan. Saya sarankan membaca makalah berikut yang menyajikan pembukaan jalan yang diperlihatkan foto area jaringan jalan.

— beedot
sumber

0

Sepertinya "noise" itu adalah tekstur / pola. Mungkin Anda akan mencoba untuk menghapus pola itu, sehingga Anda dapat melanjutkan di pipeline pemrosesan Anda. Menurut pendapat saya, operasi morfologis dan deteksi tepi tidak akan berfungsi dengan baik (tidak punya bukti, hanya kesan pertama pada skenario itu, karena terlalu mirip dengan suara dan fitur / informasi yang diinginkan). Jika saya punya waktu di akhir pekan, saya akan mencobanya dengan beberapa metode penghapusan tekstur dan membuat Anda tetap mendapat informasi.

— mchlfchr
sumber