专栏首页决策智能与机器学习算法集锦(5)|医学图像的边缘检测|Python

算法集锦(5)|医学图像的边缘检测|Python

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,并进一步做图形处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

今天,我们介绍一些常用的机器学习算法(卷积网络、边缘识别等)在医学图像处理上的应用。这些算法未来可以嵌入到深度卷积神经网络中,本文中通过简单的实例,直观的展现不同算法对医学图像处理后的效果。

原始图像

(1)乳腺癌细胞

(2)UCSB生物分割基准数据集的细胞二维图

(3)视网膜图像

(4)神经系统图像

(5)大脑核磁共振图像(侧面)

(6)大脑核磁共振图像(正面)

恒等卷积核(Identiti Kernel)

恒等卷积核的大小为3x3,填充(padding)模式为SAME。进行卷积操作后,图像的大小不变,只是由彩色图像转变为黑白图像。

边缘检测(水平)

进行水平边缘检测后的各医学图像如下。

边缘检测(垂直)

经过垂直边缘检测后,垂直方向的纹理更加清晰。

边缘检测(梯度模)

图像的梯度模的定义如下,它可以同时检测图像的水平和垂直方向的变化。

边缘检测(梯度方向角)

梯度方向定位为水平像素和垂直像素之比的反正切值,从我们分析的结果看,基于梯度方向的边缘检测结果难以直观的去理解。

Sobel算子(梯度模)

Sobel算子是一离散型差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度之近似值,在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。我们将梯度模与Sobel算子结合起来进行医学图像的边缘检测,结果如下。

直观上看,采用了Sobel算子后,与之前仅使用梯度模的结果差异不大。

超像素(Super Pixel)

超像素(SuperPixel),就是把原本多个像素点,组合成一个大的像素。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息,且一般不会破坏图像中物体的边界信息。

本文分享自微信公众号 - 决策智能与机器学习(AIfreak),作者:Ethon

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原始发表时间:2018-04-11

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