Netezire
Netezirea poate îmbunătăți raportul semnal-zgomot al imaginii, estompând variațiile mici de intensitate. Filtrul Gaussian este ideal în acest scop: este un kernel de netezire circular (sau sferic) care acordă o pondere mai mare pixelilor apropiați față de cei îndepărtați.
Lățimea distribuției este controlată de argumentul sigma — valori mai mari duc la efecte de netezire mai pronunțate.
În acest exercițiu, testează efectele aplicării filtrelor Gaussian asupra radiografiei piciorului înainte de a crea o mască pentru oase.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza imaginilor biomedicale în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Convoluționează
imcu filtre Gaussian de dimensiunilesigma=1șisigma=3. - Reprezintă grafic „măștile pentru oase" ale lui
im,im_s1șiim_s3(adică zonele unde intensitățile sunt mai mari sau egale cu145).
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()