Comparando imagens

Análise de Imagens Biomédicas em Python

Stephen Bailey

Instructor

Comparando imagens

ambas-as-imagens-e-empilhadas

Métricas-resumo

Objetivo: definir uma métrica de similaridade entre duas imagens.

Funções de custo geram métricas a serem minimizadas.

Funções objetivo geram métricas a serem maximizadas.

Erro absoluto médio

import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
i1=imageio.imread('OAS1035-v1.dcm')
i2=imageio.imread('OAS1035-v2.dcm')

err = i1 - i2

plt.imshow(err)

erro-da-máscara

abs_err = np.abs(err)
plt.imshow(abs_err)

mae = np.mean(abs_err)
mae

29.8570

máscara-erro-absoluto

Erro absoluto médio

Objetivo: minimizar a função de custo

# Melhorar o alinhamento de im1 com im2
xfm=ndi.shift(im1, shift=(-8, -8))
xfm=ndi.rotate(xfm, -18,
                 reshape=False)

# Calcular o custo
abs_err = np.abs(im1 - im2)
mean_abs_err = np.mean(abs_err)

mean_abs_err

13.0376

sobreposição-ajustada

Interseção sobre a união

$$ IOU = \frac{I_1 \cap I_2 }{I_1 \cup I_2}$$

mask1 = im1 > 0
mask2 = im2 > 0

intsxn = mask1 & mask2
plt.imshow(intsxn)

interseção-da-máscara

union = mask1 | mask2
plt.imshow(union)

iou = intsxn.sum() / union.sum()
iou

0.68392

união-da-máscara

Vamos praticar!

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