Remoção de ruído na imagem segmentada médica

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Alguém pode sugerir métodos para remover o ruído (indicado dentro do quadrado vermelho) de todos os lugares da imagem a seguir, mantendo as linhas brancas?

Uma imagem médica segmentada

matlab image-processing opencv

— crack_addict
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Esta é uma imagem da retina? Nesse caso, em vez de criar uma solução rápida e suja com um filtro de sobel (ou equivalente) e tentar "remover ruído", sugiro que você comece lendo algumas das abundantes publicações sobre o assunto. Esses problemas foram resolvidos várias vezes e provavelmente você economizará muito tempo para ler sobre o que funcionou no passado. Então você pode começar a inovar de verdade :)

— static_rtti

ponto justo, no entanto, alguns links fornecidos podem ter sido ainda melhores. sem dúvida, há google, ainda.

— AruniRC

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Melhor ainda, google scholar. Não tenho conhecimento suficiente sobre esse ponto preciso para fornecer links melhores que o google, desculpe: - /

— static_rtti

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@crack_addict: o que você tentou até agora?

— Amro

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Também seria bom saber qual será o resultado desse processo ser utilizado para (saber como boa a limpeza do ruído com saída das linhas brancas deveria ser)

— penelope

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Uma solução que encontrei é a seguinte:

Limite no valor da escala de cinza.
Remova os objetos com base no tamanho.
Mais algumas operações morfológicas.

insira a descrição da imagem aqui

— crack_addict
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Você poderia dar um pouco mais de detalhes na etapa 3, ou seja, quais operações morfológicas você achou úteis?

— Paul R

Gostaria de explicar bem a minha resposta: primeiro não consegui remover objetos com base no tamanho, pois você pode ver que os objetos estão um pouco conectados, então limitei com base no nível de cinza primeiro, que separou bem os objetos pequenos no terceiro passo I dilatado para fazer objetos úteis continua, então eu usei borda desbaste para obter linhas finas

— crack_addict

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Você pode obter várias imagens, ou seja, o alvo estático? Nesse caso, você pode 'empilhar' as imagens para remover o ruído. Uma simples função média ou mediana remove o ruído aleatório da pilha de imagens e deixa você com apenas o sinal (ou seja, as linhas brancas).

— user3172
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Parece que na filtragem inicial baseada na área que os resultados podem não ser satisfatórios, pois remove componentes lineares, mas não tão grandes na área. Observando a estrutura do primeiro plano a ser extraída, podemos ver que são estruturas longas. Pode-se considerar o uso de elementos estruturantes lineares. Mas aqui a imagem consiste em vários ângulos e ramificações. Sugiro a leitura do artigo a seguir , que apresenta a abertura do caminho, iniciada demoníaca nas fotos da área das redes de estradas.

— beedot
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Parece que o "ruído" é uma textura / padrão. Talvez você tente remover esse padrão, para continuar no seu pipeline de processamento. Na minha opinião, operações morfológicas e detecção de borda não funcionarão tão bem (não há provas, apenas uma primeira impressão nesse cenário, devido à aparência muito semelhante de ruído e recursos / informações desejadas). Se eu tivesse tempo no fim de semana, daria uma chance com alguns métodos de remoção de textura e o manteria informado.

— mchlfchr
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