ฉันกำลังทำงานในโครงการของการใช้รูปแบบการใช้งานรูปร่าง เพื่อหาฟันในภาพรังสีของฟัน สำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับเทคนิคฉันกำลังพยายามที่จะสุ่มตัวอย่างตามเวกเตอร์ปกติสำหรับแต่ละจุดสังเกต กระดาษแนะนำให้ใช้อนุพันธ์ของพิกเซลตัวอย่าง: "เพื่อลดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงความเข้มทั่วโลกเราจะสุ่มตัวอย่างอนุพันธ์ตามโปรไฟล์แทนที่จะเป็นค่าระดับสีเทาแน่นอน"
ดังนั้นปัญหาของฉันคือวิธีกรองภาพรังสีด้วยวิธีที่ดีที่สุดในการเตรียมพวกเขาสำหรับการใช้ผู้ประกอบการอนุพันธ์ ขณะนี้ฉันกำลังใช้การผสมผสานของตัวกรองมัธยฐานเพื่อลบสิ่งที่ฉันคิดว่าส่วนใหญ่เป็นเสียงควอนตัม (mottle) มันตามมาด้วยตัวกรองทวิภาคี จากนั้นฉันก็ใช้โอเปอเรเตอร์ Scharrเพื่อคำนวณการไล่ระดับสีจริงซึ่งควรจะสุ่มตัวอย่าง
ผลลัพธ์จะแสดงด้านล่าง:
ภาพแรกแสดงข้อมูลต้นฉบับ ในภาพที่สองและสามข้อมูลที่ถูกกรองจะถูกนำเสนอก่อนเป็นขนาดของสเปกตรัมหลังจาก FFT และจากนั้นเป็นข้อมูลภาพที่ถูกกรอง ภาพที่สี่แสดงผลลัพธ์ของการใช้ตัวดำเนินการ Scharr กับภาพที่สาม
คำถามของฉันคือ:
- มีวิธีการที่รู้จักกันดีในการลดเสียงรบกวนในภาพรังสีด้วยวิธีทันตกรรมที่จะแตกต่างจากวิธีการของฉันหรือไม่?
- อะไรทำให้เกิดลักษณะ "ควัน" ของขอบและพื้นที่ "แบน" (ไม่ใช่ขอบ)? มันเป็นสัญญาณรบกวนที่เหลืออยู่ในภาพที่ถูกกรองหรือมันมีอยู่ในตัวดำเนินการไล่ระดับสี ถ้าเป็นเสียงตัวกรองใดที่เหมาะสมที่สุดที่จะใช้ ค่ามัธยฐานตัวกรองดีในการลบ blobs ที่มีเสียงดังขนาดเล็ก แต่เคอร์เนลขนาดใหญ่ทำให้ขอบเบลอมากเกินไป ดังนั้นตัวกรองทวิภาคีจะใช้ในการกรอง blobs ขนาดใหญ่ขึ้นและทำให้สีเท่ากันทั่วบริเวณโดยไม่ทำอันตรายต่อขอบ แต่ไม่สามารถกรองโครงสร้างควันนี้ได้
- มีตัวเลือกที่ดีกว่าตัวดำเนินการ Scharr เพื่อสร้างการไล่ระดับสีในกรณีนี้หรือไม่?
- โบนัส: สิ่งนี้จะได้รับการพิจารณาว่าเป็นอินพุตที่ดีสำหรับ Active Shape Model หรือไม่? ฉันยังไม่ทราบว่ามันแข็งแกร่งแค่ไหน
