Düzgünleştirme
Düzgünleştirme, yoğunluktaki küçük dalgalanmaları bulanıklaştırarak görüntünün sinyal-gürültü oranını artırabilir. Gaussian filtresi bunun için harikadır: yakındaki piksellere uzaktakilerden daha yüksek ağırlık veren dairesel (veya küresel) bir düzgünleştirme çekirdeğidir.
Dağılımın genişliği sigma bağımsız değişkeniyle kontrol edilir; daha yüksek değerler daha güçlü düzgünleştirme etkilerine yol açar.
Bu egzersizde, bir kemik maskesi oluşturmadan önce ayak röntgenine Gaussian filtreleri uygulamanın etkilerini test et.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi
Egzersiz talimatları
imdizisinisigma=1vesigma=3olan Gaussian filtrelerle evriştir.im,im_s1veim_s3için "kemik maskelerini" çiz (yani yoğunluğun145'ten büyük veya ona eşit olduğu yerleri).
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()