Filters

Biomedische beeldanalyse met Python

Stephen Bailey

Instructor

Filters

Voorbeelden van gefilterde afbeeldingen

Convolutie met een verscherpingsfilter

convolutie-voorbeeld

Convolutie met een verscherpingsfilter

convolutie-resultaat

Door Michael Plotke - Eigen werk, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=24288958

Beeldconvolutie

import imageio.v2 as imageio
import scipy.ndimage as ndi

im=imageio.imread('foot-xray.jpg')

weights = [[.11,  .11, .11],
           [.11,  .12, .11],
           [.11,  .11, .11]]

im_filt = ndi.convolve(im, weights)

fig, axes = plt.subplots(2, 1)
axes[0].imshow(im, cmap='gray')
axes[1].imshow(im_filt,cmap='gray')
plt.imshow()

gladgestreken-voet-röntgen

Filterfuncties

scipy.ndimage.filters bevat:

median_filter()
uniform_filter()
maximum_filter()
percentile_filter()

ndi.median_filter(im, size=10)

voet-median

Gauss-filtering

Gauss-verdeling in 1 dimensie Gauss-verdeling 1D

ndi.gaussian_filter(im, sigma=5)

Vervaging bij sigma = 5

Gauss-verdeling in 2 dimensies Door Kghose op de Engelstalige Wikipedia, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=2550031

ndi.gaussian_filter(im, sigma=10)

Vervaging bij sigma = 10

Laten we oefenen!

Biomedische beeldanalyse met Python