Compararea imaginilor

Analiza imaginilor biomedicale în Python

Stephen Bailey

Instructor

Compararea imaginilor

ambele imagini și suprapuse

Metrici rezumative

Scop: definirea unei metrici de similaritate între două imagini.

Funcțiile de cost produc metrici de minimizat.

Funcțiile obiectiv produc metrici de maximizat.

Eroarea absolută medie

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)

eroare mască

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

mae = np.mean(abs_err)
mae

29.8570

eroare absolută mască

Eroarea absolută medie

Scop: minimizarea funcției de cost

# Improve im1 alignment to im2
xfm=ndi.shift(im1, shift=(-8, -8))
xfm=ndi.rotate(xfm, -18,
                 reshape=False)

# Calculate cost
abs_err = np.abs(im1 - im2)
mean_abs_err = np.mean(abs_err)

mean_abs_err

13.0376

suprapunere ajustată

Intersecția reuniunii

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

mask1 = im1 > 0
mask2 = im2 > 0

intsxn = mask1 & mask2
plt.imshow(intsxn)

intersecție măști

union = mask1 | mask2
plt.imshow(union)

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

0.68392

reuniune măști

Să exersăm!

Analiza imaginilor biomedicale în Python