Michał Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (1)

Transkrypt

1 Michał Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (1) Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej zarządzanie Uczelnią, nowoczesna oferta edukacyjna i wzmacniania zdolności do zatrudniania osób niepełnosprawnych Łódź, ul. Żeromskiego 116, tel

2 Przetwarzanie wstępne obrazu Celem tych metod jest ogólna poprawa jakości obrazu poprzez modyfikację jego jasności, kontrastu lub histogramu Metody poprawy jakości obrazu oparte są o kryteria subiektywne (wrażenia wzrokowe człowieka) METODY POPRAWY JAKOŚCI OBRAZU OPERACJE PUNKTOWE MODELOWANIE HIST OGRAMU OPERACJE PRZESTRZENNE NADAWANIE KOLORÓW POPRAWA KONTRASTU ELIMINACJA ZNIEKSZTAŁCEŃ POPRAWA KONTRASTU POPRZEZ MODELOWANIE HISTOGRAMU FILTRACJA LINIOWA FILTRACJA NIELINIOWA DETEKCJA KRAWĘDZI WYRÓWNYWANIE JASNOŚCI TŁA ZOOMING PSEUDOKOLORY NADAWANIE KOLORÓW FAŁSZYWYCH 2

3 Histogram obrazu, kontrast, jasność Jasność J = 1 MN M N i= 1 j= 1 f ( i, j) Kontrast C = 1 MN M N i= 1 j= 1 [ f ( i, j) J ] 2 3

4 Histogram obrazu, kontrast, jasność J=194, C= J=29, C=38 J=112, C=

5 Odwzorowanie poziomów jasności L-1 ln(x) ax+b g(i,j) = T( f(i,j)) g sqrt(x) x 2 exp(x) g f 0 f Normalizacja! L-1 OBRAZ WYNIKOWY OBRAZ ŹRÓDŁOWY 5

6 Odwzorowanie poziomów jasności MATLAB Demo 6

7 Przykład zastosowania liniowej zmiany poziomów jasności kontrast obraz przekroju stopy, 12 bitów jasność histogram Medical Image Processing, Analysis and Visualization (MIPAV) by Center for Information Technology, ver okno liniowego odwzorowania poziomów jasności 7

8 Zastosowanie liniowej zmiany poziomów jasności MaZda Demo 8

9 Eliminacja zakłóceń - sumowanie i uśrednianie obrazów 1 K = 1 K 1 K g (i, j ) = [ f (i, j ) + nl (i, j )] = f (i, j ) + nl (i, j ) K l =1 K l =1 oryginalny K=2 K=8 K=16 R. Gonzalez, R. Woods, Digital Image Processing, Addidson-Wesley

10 Filtracja obrazów w dziedzinie przestrzennej Filtry liniowe wygładzające obraz (redukcja zakłóceń) wyostrzające obraz filtry do detekcji krawędzi Filtry nieliniowe filtr medianowy uśredniający wyostrzający krawędziowy P. Strumiłło 10

11 Filtracja obrazów w dziedzinie przestrzennej Matlab Demo 11

12 Interpolacja obrazów 3x?????? interpolacje: 0 rzędu dwusześcienna 4.5x 12

13 Korekcja zniekształceń geometrycznych obraz zniekształcony obraz po korekcji (D. Rzeszotarski) Estymacja parametrów funkcji zniekształcających 13

14 Przekształcenia afiniczne t t [ x y 1] = [ x y 1] t t 0 = XT ˆ ˆ t t Δx Δy θ x T = a y s x s cos( θ ) y Δx sin( θ ) a x s + s y x cos( θ ) Δy sin( θ ) s y s x, s y współczynniki skali θ - kąt obrotu Δx, Δy współczynniki przesunięcia a x, a y współczynniki skosu y s x 14

15 Zastosowania pseudokolorów obraz mikroskopowy komórek skóry sztucznie barwionych 15

16 Zastosowania pseudokolorów 10 C 5 C 10 C 3 C R G B 10 C 5 C 3 C 5 C 0 C 10 C 10 C 10 C 10 C 3 C 3 C 0 C obraz źródłowy (niekoniecznie optyczny) obraz wynikowy look-up table 16

17 Zastosowania pseudokolorów wykorzystanie termogramów w badaniach alergologicznych oraz dla oceny leków poprawiających ukrwienie mózgu (Zakład Termografii i Układów Elektronicznych IE PŁ) 17

18 Zastosowania pseudokolorów obraz USG serca (Medical and Biological Informatics, GCRC, Heidelberg, Germany) 18

19 Zastosowania pseudokolorów symulacja przepływu krwi przez komory serca (dr P. Makowski, rekonstrukcja na podstawie przekrojów MRI, we współpracy z Århus University, Dania) 19

20 Zastosowania pseudokolorów obrazy USG serca, klasyczne oraz zastosowaniem kontrastu (dr P. Lipiec, Klinika Kardiologii UMŁ) 20

21 Inne zastosowania pseudokolorów Badania prowadzone w metalurgii [J. Russ, The Image Processing Handbook, CRC Press 1995] 21