মতলব ব্যবহার করে লিভার বিভাজনের জন্য অভিযোজিত প্রান্তিককরণ

Question

অ্যাডাপটিভ থ্রেশহোল্ডিং ব্যবহার করে আমার পেটের সিটি চিত্র থেকে লিভারকে বিভাগ করতে হবে। তবে আমি পুরো পটভূমিটি একাকী ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে পৃথক হয়েছি। আমার অগ্রভাগের লিভারের অংশটি আলাদা হওয়া দরকার। Http://www.ijcaonline.org/casct/number1/SPE34T.pdf- তে পিডিএফ ফাইলটি দেখুন আমাকে চিত্র 6-তে উল্লিখিত অনুরূপ একটি আউটপুট দরকার।

আমি আমার কোডিংটি এখানে সংযুক্ত করি। দয়া করে আমাকে সাহায্য করুন।

%testadaptivethresh.m
clear;close all;
im1=imread('nfliver2.jpg');
bwim1=adaptivethreshold(im1,11,0.03,0);
figure,imshow(im1);
figure,imshow(bwim1);
imwrite(bwim1,'at2.jpg');

---

function bw=adaptivethreshold(IM,ws,C,tm)
%ADAPTIVETHRESHOLD An adaptive thresholding algorithm that seperates the
%foreground from the background with nonuniform illumination.
%  bw=adaptivethreshold(IM,ws,C) outputs a binary image bw with the local 
%   threshold mean-C or median-C to the image IM.
%  ws is the local window size.
%  tm is 0 or 1, a switch between mean and median. tm=0 mean(default); tm=1 median.
%
%  Contributed by Guanglei Xiong ([e-mail])
%  at Tsinghua University, Beijing, China.
%
%  For more information, please see
%  http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/adpthrsh.htm

if (nargin<3)
    error('You must provide the image IM, the window size ws, and C.');
elseif (nargin==3)
    tm=0;
elseif (tm~=0 && tm~=1)
    error('tm must be 0 or 1.');
end

IM=mat2gray(IM);

if tm==0
    mIM=imfilter(IM,fspecial('average',ws),'replicate');
else
    mIM=medfilt2(IM,[ws ws]);
end
sIM=mIM-IM-C;
bw=im2bw(sIM,0);
bw=imcomplement(bw);

টেস্টাডেপটিভ্রেশ.এম এর জন্য আমার সংশোধিত কোড

clear;
im=imread('nfliver7.gif');
figure,imshow(im)
bwim1=adaptivethreshold(im,300,-0.15,0);
bw=bwareaopen(bwim1,3000);
se=strel('diamond',4);
er=imerode(bw,se);
bw1=bwareaopen(er,3000);
er1=imerode(bw1,se);
bw2=bwareaopen(er1,1000);
fi=imfill(bw2,'holes');
figure,imshow(fi)

op=uint8(fi);
seg=im.*op;
figure,imshow(seg)
imwrite(seg,'sliver7.jpg');

Comments

অভিযোজিত থ্রেশহোল্ডিং ব্যবহার করা কি প্রয়োজনীয়?

— vini

ব্লগস.ম্যাথওয়ার্কস / স্টেভ / ২০০/0/০6/২০১২ / সেলসেটেশনেশনটি পাওয়া গেছে এটি আপনি চেষ্টা করে দেখতে পারেন

— ভিনি

হ্যাঁ, আমাকে কেবল অভিযোজিত থ্রেশহোল্ডিং ব্যবহার করতে হবে। যদি তা না হয় তবে আপনি কি আমাকে অন্য কোনও ভাল সেগমেন্টেশন পদ্ধতি (অঞ্চল ক্রমবর্ধমান এবং এফসিএম বাদে) পরামর্শ দিতে পারেন?

— গোমতী

www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/code.htm আমি খুঁজে পেয়েছি যে আপনি কে। জাং, এইচ। গান এবং এল। জাং এর জন্য কোড সন্ধান করতে পারেন, "স্থানীয় চিত্র ফিটিং শক্তি দ্বারা চালিত অ্যাক্টিভ কনট্রান্স," প্যাটার্ন স্বীকৃতি, খণ্ড 43, সংখ্যা 4, পিপি 1199-1206, এপ্রিল 2010. এটি এই চিত্রের জন্য যথেষ্ট ভাল কাজ করেছে

— ভিনি

তোমাকে অনেক ধন্যবাদ. আমি আউটপুট পেয়েছি। আমি প্যারামিটারের মানগুলি পরিবর্তন করেছি এবং রূপচিকিত্সা করেছি। সবাইকে ধন্যবাদ.

— গোমতী

Answer 1

আপনি উল্লিখিত কাগজের লিঙ্কটি দেখেছি (এসএস কুমারের) এবং আপনি যে লিঙ্কটি পেয়েছেন তা লিঙ্কটি (এইচআইপিআর) দুটি পৃথক পৃথক অ্যালগরিদম - যদিও উভয় শব্দই অ্যাডাপিটিভ থ্রেশহোল্ডিংয়ের মতো লাগে

প্রথমে আমি আপনাকে পার্থক্যটি বলতে চাই।

এইচআইপিআর পদ্ধতিতে একটি সাধারণ অনুমিতিটি মূলত 2 শ্রেণির স্তরের চিত্র - অর্থাত্ অগ্রভাগ এবং পটভূমি। যে কোনও 2 শ্রেণির চৌম্বকীয় ক্ষেত্রে, চিত্রের হিস্টোগ্রামের মধ্যে 2 টি শৃঙ্গ বা অঞ্চল বিশেষত ব্যাকগ্রাউন্ড বনাম ভুলেওগ্রাউন্ড, পাঠ্য বনাম সাদা কাগজ প্রত্যাশা করে। আপনি যদি কোনওভাবে হিস্টগ্রামে একটি অনুকূল উপত্যকা পয়েন্ট পেয়ে থাকেন - আপনি সবচেয়ে পরিষ্কার বিভাগ পাবেন। হিস্টোগ্রামটি দেখতে কেমন হতে পারে তা এখানে:

তবে এই ভ্যালি পয়েন্টটি স্থানীয়ভাবে কিছুটা বদলে যেতে পারে। সেখানে প্রদত্ত আলো পরিবর্তনের ভাল উদাহরণ রয়েছে। সুতরাং, এই সর্বোত্তম উপত্যকা বিন্দু সর্বত্র বিদ্যমান তবে কিছুটা স্থানিকভাবে পরিবর্তিত হয়, তাই সর্বজনীন প্রান্তিক ব্যর্থ হবে। সুতরাং, উপত্যকা পয়েন্ট (প্রান্তিক) প্রতিটি স্থানীয় অঞ্চলে গণনা করা হয়।

এসএস কুমারের কাগজের পদ্ধতি এবং আরও সুনির্দিষ্টভাবে আপনি যে চিত্রগুলির শ্রেণীর সাথে লেনদেন করছেন সেগুলি বহু-শ্রেণীর (একাধিক বস্তু যার মধ্যে বিভিন্ন তীব্রতা ব্যান্ড এবং স্প্রেড রয়েছে)। এই ক্ষেত্রে, হিস্টোগ্রামগুলি বহু-মডেল, অর্থাৎ এর অনেকগুলি শৃঙ্গ এবং উপত্যকা রয়েছে এবং সম্ভবত প্রতিটি শিখর বিভিন্ন বস্তুর সাথে মিলিত হয়, তবুও এটি আরও জটিল হতে পারে।

হিস্টোগ্রামটি ঠিক এর মতো দেখতে পারে: (এটি কাগজের মতো একই চিত্র)।

এই ক্ষেত্রে, উপরোক্ত 2 শ্রেণীর পদ্ধতিরটি কেবল ব্যর্থ হবে কারণ কোনও ভাল উপত্যকা নেই। যে কারণে আপনার পোস্ট করা আপনার প্রথম চিত্রটি চারদিকে কালো / সাদা বিন্দুর মতো দেখাচ্ছে।

এখানে অভিযোজিত থ্রেশহোল্ডিংয়ের অর্থটি বোঝায় যে আপনাকে সঠিক শিখর এবং ধূসর স্কেলের ব্যান্ডটি সনাক্ত করতে হবে যা লিভারের সর্বাধিক তীব্রতা এবং অন্যান্য বিষয়বস্তুগুলিকে জুড়ে দেয় যা একেবারে বিপরীতে থাকে যা আপনাকে অনুমতি দেয়

তোমার কি করা উচিত?

প্রথমত, যদি অ্যাডাপিটিভ থ্রোসোল্ডিং ব্যবহার করা বাধ্যতামূলক হয় তবে হিস্টোগ্রামটি সন্ধান করুন এবং কোন তীব্রতার পরিসীমাটি দেখুন এবং তারপরে বাম বা ডানদিকে একটি তীব্রতা সীমানা যা পিক্সেলগুলি বাতিল করা উচিত।

বিকল্পভাবে আপনি অঞ্চল বর্ধন বা বিভাজন এবং অ্যালগরিদম মার্জ করতে পারেন। কিছু তথ্যের জন্য এই প্রশ্নটি দেখুন: সাধারণ চিত্রগুলির জন্য কোন বিভাজন পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে?

Comments

তোমাকে অনেক ধন্যবাদ. এটা খুব তথ্যপূর্ণ উত্তর ছিল স্যার।

— গোমথি