No processamento de imagens, qual é a diferença ou relação entre ruído e artefato?

Gostaria de saber a diferença teórica ou a relação entre ruído e artefato nas imagens, mal conheço a relação entre ruído e distribuição, mas gostaria de uma explicação profunda, se possível, relacionada ao campo de imagens médicas.

Você tem um link em papel na mão?

A diferença é que o ruído pode obscurecer as características de uma imagem, enquanto os artefatos parecem ser características, mas não são. Se o 'problema' estiver estruturado, provavelmente é um artefato, enquanto que se for aleatório, provavelmente é ruído (como uma generalização).

Um exemplo de tomografia computadorizada: o ruído fará a imagem parecer granulada e dificultará (ou impossível) identificar pequenas diferenças de contraste. Um artefato de estrias, por outro lado, possui estrutura e parece que o paciente tem uma região de baixa densidade onde na verdade não tem. Da mesma forma com artefatos em anel - eles parecem que o paciente possui estruturas em forma de anel dentro deles. Os artefatos são geralmente causados ​​por suposições feitas no desenvolvimento do algoritmo de reconstrução (embora nem sempre).

É semelhante à diferença entre ruído e interferência em alguns outros campos - a interferência é estruturada de alguma maneira, tendo uma fonte específica, enquanto o ruído é menos previsível.

EDIT: Acabei de encontrar algo no glossário de "Tomografia Computadorizada" de Willi A. Kalender, 2011 (978-3-89578-317-3):

• artefato : parte do conteúdo de uma imagem que não possui uma contrapartida no objeto físico que está sendo visualizado; nas imagens de TC, um artefato pode aparecer como estruturas falsas (por exemplo, artefato de alias, artefato de reforço de feixe, artefato de movimento, artefato de volume parcial) ou como uma corrupção dos números de CT.
• ruído : contribuições para um sinal medido devido a processos aleatórios; em princípio, essas contribuições são de natureza estatística e não contêm nenhuma informação sobre o sinal.

Se isso for útil para você.