의료용 분할 이미지에서 노이즈 제거

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흰색 선을 유지하면서 다음 이미지의 모든 위치에서 노이즈 (빨간 사각형 안에 표시)를 제거하는 방법을 제안 할 수 있습니까?

분할 된 의료 이미지

matlab image-processing opencv

— crack_addict
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이것이 망막의 이미지입니까? 이 경우 sobel 필터 (또는 이와 동등한 기능)로 빠르고 더러운 솔루션을 해킹하고 "소음 제거"를 시도하는 대신 주제에 대한 풍부한 문헌을 읽어 보는 것이 좋습니다. 이러한 문제는 계속해서 해결되었으며 과거에 효과가 있었던 내용을 읽는 데 많은 시간을 절약 할 수 있습니다. 그럼 당신은 진짜 혁신을 시작할 수 있습니다 :)

— static_rtti

공정한 포인트, 그러나 제공된 몇 가지 링크가 더 좋을 수도 있습니다. 의심 할 여지없이 여전히 구글이 있습니다.

— AruniRC

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더 나은 구글 학자. 나는 구글보다 더 나은 연결을 제공하기 위해이 정확한 지점에 대한하지 지식이 충분 해요, 죄송합니다 : - /

— static_rtti

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@crack_addict : 지금까지 무엇을 시도 했습니까?

— Amro

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또한이 과정의 출력에 사용되는 것을 알고 좋은 것 (알고 얼마나 잘되어야 흰색 선으로 떠나와 노이즈의 청소)

— 페넬로페을

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내가 찾은 한 가지 해결책은 다음과 같습니다.

회색조 값에 대한 임계 값입니다.
크기를 기준으로 개체를 제거하십시오.
좀 더 형태학적인 작업.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

— crack_addict
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3 단계에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 즉, 어떤 형태 학적 작업이 도움이 되었습니까?

— Paul R

내 대답을 잘 설명하고 싶습니다. 먼저 객체가 약간 연결되어 있음을 알 수 있으므로 크기를 기준으로 객체를 제거 할 수 없으므로 3 단계에서 작은 객체를 잘 분리 한 회색 레벨을 기준으로 임계 값을 지정했습니다. 내가 유용한 개체를 만들 넓혀 계속, 나는 얇은 라인을 얻을 숱 에지 사용

— crack_addict을

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여러 이미지를 얻을 수 있습니까? 즉 대상이 정적인가? 그렇다면 노이즈를 제거하기 위해 이미지를 '스택'할 수 있습니다. 간단한 평균 또는 중간 함수는 이미지 스택에서 임의의 노이즈를 제거하고 신호 (예 : 흰색 선) 만 남깁니다.

— 사용자
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초기 영역 기반 필터링에서는 선형이지만 면적이 크지 않은 구성 요소를 제거하므로 결과가 만족스럽지 않을 수 있습니다. 추출 될 포 그라운드의 구조를 보면, 그것들이 긴 것들 구조임을 알 수 있습니다. 선형 구조화 요소 사용을 고려할 수 있습니다. 그러나 여기서 이미지는 다양한 각도와 분기로 구성됩니다. 나는 도로 네트워크의 지역 사진으로 시작되는 길을 보여주는 다음 논문 을 읽는 것이 좋습니다 .

— beedot
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"노이즈"는 텍스처 / 패턴 인 것 같습니다. 해당 패턴을 제거하려고 시도 할 수 있으므로 처리 파이프 라인에서 계속 진행할 수 있습니다. 제 생각에는 형태소 연산과 가장자리 감지가 제대로 작동하지 않을 것입니다 (소음과 특징 / 원하는 정보를 너무 비슷하게 보이기 때문에 그 시나리오에 대한 첫 인상은 증거가 없습니다). 주말에 시간이 있으면 텍스처 제거 방법을 사용하여 정보를 제공합니다.

— mchlfchr
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