Smoothing
Smoothing आपकी इमेज के signal-to-noise ratio को बेहतर कर सकता है, क्योंकि यह इंटेंसिटी में छोटी-छोटी भिन्नताओं को ब्लर कर देता है। Gaussian फ़िल्टर इसके लिए बेहतरीन है: यह एक वृत्ताकार (या स्फेरिकल) स्मूदिंग कर्नेल है, जो पास के पिक्सेल्स को दूर के पिक्सेल्स से अधिक वेट देता है.
डिस्ट्रिब्यूशन की चौड़ाई sigma आर्गुमेंट से नियंत्रित होती है; बड़ा मान अधिक स्मूदिंग प्रभाव देता है.
इस अभ्यास में, बोन मास्क बनाने से पहले फुट एक्स-रे पर Gaussian फ़िल्टर्स लगाने के प्रभाव को परखिए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
imकोsigma=1औरsigma=3वाले Gaussian फ़िल्टर्स से कॉन्वॉल्व करें.im,im_s1, औरim_s3के "bone masks" प्लॉट करें (अर्थात, जहाँ इंटेंसिटी145से अधिक या बराबर हो).
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()