Làm mượt
Làm mượt có thể cải thiện tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu của ảnh bằng cách làm mờ các biến thiên cường độ nhỏ. Bộ lọc Gaussian rất phù hợp cho việc này: đây là một kernel làm mượt hình tròn (hoặc hình cầu) ưu tiên trọng số cho các pixel lân cận cao hơn các pixel xa.
Độ rộng của phân bố được điều khiển bởi tham số sigma; giá trị càng lớn thì hiệu ứng làm mượt càng mạnh.
Trong bài này, bạn sẽ kiểm tra tác động của việc áp dụng các bộ lọc Gaussian lên ảnh X-quang bàn chân trước khi tạo mặt nạ xương.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Chập
imvới các bộ lọc Gaussian cósigma=1vàsigma=3. - Vẽ "mặt nạ xương" của
im,im_s1vàim_s3(tức là nơi cường độ lớn hơn hoặc bằng145).
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()