Сглаживание
Сглаживание позволяет улучшить соотношение сигнал/шум изображения, размывая небольшие перепады интенсивности. Для этой задачи отлично подходит фильтр Гаусса: это круговое (или сферическое) сглаживающее ядро, которое придаёт больший вес ближним пикселям, чем дальним.
Ширина распределения задаётся аргументом sigma: чем он больше, тем сильнее эффект сглаживания.
В этом упражнении вы проверите, как применение фильтров Гаусса влияет на рентгеновский снимок стопы, прежде чем создавать маску костей.
Это упражнение является частью курса
Анализ биомедицинских изображений на Python
Инструкции к упражнению
- Свёрните
imс фильтрами Гаусса размеромsigma=1иsigma=3. - Постройте «маски костей» для
im,im_s1иim_s3(то есть области, где интенсивность больше или равна145).
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()