Filtreler

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi

Stephen Bailey

Instructor

Filtreler

Filtrelenmiş görsellere örnekler

Keskinleştirme filtresiyle evrişim

katıştırma-örneği

Keskinleştirme filtresiyle evrişim

evrişim-sonuç

Michael Plotke tarafından - Kendi çalışması, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=24288958

Görüntü evrimi

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()

yumuşatılmış-ayak-röntgeni

Filtreleme işlevleri

scipy.ndimage.filters şunları içerir:

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

ndi.median_filter(im, size=10)

ayak-medyan

Gauss filtreleme

1 boyutta Gauss dağılımı Gauss dağılımı 1B

ndi.gaussian_filter(im, sigma=5)

sigma = 5 için bulanıklık

2 boyutta Gauss dağılımı Kghose tarafından İngilizce Vikipedi'de, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=2550031

ndi.gaussian_filter(im, sigma=10)

sigma = 10 için bulanıklık

Hadi pratik yapalım!

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi