ডেন্টাল রেডিওগ্রাফের মধ্যে দাঁত সনাক্ত করতে আমি অ্যাক্টিভ শেপ মডেল প্রয়োগ করার প্রকল্পে কাজ করছি । কৌশলটির সাথে পরিচিতদের জন্য, আমি বর্তমানে প্রতিটি ল্যান্ডমার্কের জন্য সাধারণ ভেক্টর বরাবর নমুনা দেওয়ার চেষ্টা করছি। কাগজটি স্যাম্পলড পিক্সেলগুলির ডেরিভেটিভস নেওয়ার পরামর্শ দেয়: "বৈশ্বিক তীব্রতা পরিবর্তনের প্রভাব হ্রাস করতে আমরা নিখুঁত ধূসর-স্তরের মানগুলির পরিবর্তে প্রোফাইলের সাথে ডেরাইভেটিভকে নমুনা করি।"
সুতরাং আমার সমস্যা হ'ল ডেন্টিভেটিভ অপারেটর প্রয়োগের জন্য কীভাবে ডেন্টাল রেডিওগ্রাফগুলি সর্বোত্তমভাবে ফিল্টার করা যায়। আমি বর্তমানে কোয়ান্টাম গোলমাল (মোটেল) বলে মনে করি তার বেশিরভাগ সরাতে মিডিয়ান ফিল্টারের সংমিশ্রণটি ব্যবহার করছি । এটি দ্বিপাক্ষিক ফিল্টার দ্বারা অনুসরণ করা হয় । তারপরে আমি প্রকৃত গ্রেডিয়েন্ট যা নমুনা করা উচিত তা গণনা করতে Scharr অপারেটর প্রয়োগ করি ।
ফলাফল নিচে উপস্থাপন করা হয়:
প্রথম চিত্রটি মূল ডেটা দেখায়। দ্বিতীয় এবং তৃতীয় চিত্রে, ফিল্টার করা ডেটা উপস্থাপন করা হয়, প্রথমে এফএফটি-র পরে বর্ণালীটির परिमाण হিসাবে এবং তারপরে একটি ফিল্টার ইমেজ ডেটা হিসাবে। তৃতীয় চিত্রটিতে Scharr অপারেটর প্রয়োগের চতুর্থ চিত্র প্রদর্শন ফলাফল।
আমার প্রশ্নগুলি হ'ল:
- ডেন্টাল রেডিওগ্রাফের শব্দ কমিয়ে আনার জন্য কি কোনও পরিচিত পন্থা রয়েছে যা আমার পদ্ধতির থেকে পৃথক হবে?
- প্রান্ত এবং "সমতল" (অ-প্রান্ত) অঞ্চলের "ধূমপায়ী" চেহারাটির কারণ কী? ফিল্টার করা ইমেজে এটি কি একধরনের বাম শব্দ বা এটি গ্রেডিয়েন্ট অপারেটরের সহজাত? যদি এটি সত্যিই একটি শব্দ হয় তবে কোন ফিল্টারটি ব্যবহারের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত হবে? মিডিয়ান ফিল্টার ছোট গোলমাল ব্লবগুলি অপসারণে ভাল ছিল তবে বড় কার্নেল প্রান্তগুলি খুব বেশি ঝাপসা করে তোলে। সুতরাং দ্বিপাক্ষিক ফিল্টারটি বড় ব্লবগুলি ফিল্টার করতে এবং প্রান্তগুলিকে ক্ষতি না করেই অঞ্চলে রঙ সমান করতে ব্যবহৃত হয়, তবে এটি এই ধোঁয়াটে কাঠামোটি ফিল্টার করতে সক্ষম হয় না।
- এক্ষেত্রে গ্রেডিয়েন্ট তৈরি করার জন্য স্কচার অপারেটরের চেয়ে আরও ভাল বিকল্পটি কী আছে?
- বোনাস: এটি কী অ্যাক্টিভ শেপ মডেলের জন্য একটি ভাল ইনপুট হিসাবে বিবেচিত হবে? তারা কতটা শক্তিশালী তা আমি এখনও অবগত নই।
