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Glätten

Glätten kann das Signal-Rausch-Verhältnis deines Bildes verbessern, indem kleine Intensitätsschwankungen verwischt werden. Der Gauß-Filter ist dafür ideal: Er ist ein kreisförmiger (bzw. sphärischer) Glättungskernel, der nahe Pixel stärker gewichtet als weit entfernte.

Die Breite der Verteilung wird über das Argument sigma gesteuert; größere Werte führen zu stärkerer Glättung.

In dieser Übung testest du die Wirkung von Gauß-Filtern auf das Fuß-Röntgenbild, bevor du eine Knochenmaske erstellst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Biomedizinische Bildanalyse mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Falte im mit Gauß-Filtern der Größe sigma=1 und sigma=3.
  • Zeichne die „Knochenmasken" von im, im_s1 und im_s3 (d. h. dort, wo die Intensität größer oder gleich 145 ist).

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Smooth "im" with Gaussian filters
im_s1 = ndi.gaussian_filter(____, sigma=____)
im_s3 = ____

# Draw bone masks of each image
fig, axes = plt.subplots(1,3)
axes[0].imshow(____ >= 145)
axes[1].imshow(____)
____
format_and_render_plot()
Code bearbeiten und ausführen