เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การทำให้ภาพเรียบ

การทำให้ภาพเรียบ (smoothing) ช่วยปรับปรุง อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน โดยการเบลอความแตกต่างของความเข้มแสงที่มีขนาดเล็ก Gaussian filter เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานนี้ เนื่องจากเป็น smoothing kernel ทรงกลม (หรือทรงกลมสามมิติ) ที่ให้น้ำหนักกับพิกเซลใกล้เคียงมากกว่าพิกเซลที่อยู่ไกลออกไป

ความกว้างของการกระจายควบคุมได้ด้วยอาร์กิวเมนต์ sigma โดยค่าที่สูงขึ้นจะให้ผลการทำให้เรียบที่มากขึ้นตามไปด้วย

ในแบบฝึกหัดนี้ ให้ทดสอบผลของการใช้ Gaussian filter กับภาพเอกซเรย์เท้าก่อนที่จะสร้าง bone mask

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ภาพทางชีวการแพทย์ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ทำ convolution im กับ Gaussian filter ที่มีขนาด sigma=1 และ sigma=3
  • พล็อต "bone masks" ของ im, im_s1 และ im_s3 (กล่าวคือ บริเวณที่มีความเข้มแสงมากกว่าหรือเท่ากับ 145)

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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()
แก้ไขและรันโค้ด