Пороговые значения для двоичной фильтрации

Question

Как определить хорошие значения для двух пороговых значений для бинарной фильтрации?

Изображения, которые я хочу фильтровать, являются изображениями MRI или CT, подобными этим http://pubimage.hcuge.ch:8080/, изображения также являются наиболее вероятными изображениями с серой шкалой.

Я пытаюсь извлечь модель поверхности из стека 2D-изображений с использованием алгоритма маршевых кубов и бинарной фильтрации на iPad. Для двоичной фильтрации я использую нижнее и верхнее пороговое значение, пиксель устанавливается на внутреннее значение, если lowerThreshold < = pixelValue < = upperThreshold.

Спасибо за вашу помощь, Мана

Update: Я спросил у одного из моих профессоров обработки изображений по поводу этого вопроса в настоящее время. Он сказал, что если гистограмма изображения бимодальная (что означает наличие двух холмов в гистограмме), решение относительно просто, что имеет место в моих изображениях

Answer 1

Если ваш фоновый рисунок изображения черный, а объект интереса любого другой оттенок, тогда вы можете попытаться угадать порог из гистограммы вашего изображения (обратите внимание, что вам, возможно, придется попытаться найти подходящий процентный порог, который подходит для всех ваших изображений).

Этого может быть недостаточно. Инструментом, который будет интересен для этой задачи, является явно активный контур (он же змей), но трудно догадаться, можете ли вы позволить себе время и силы, необходимые для их использования (в ITK есть реализация геодезических активных контуров, но я не знаю не знаю, сколько усилий требуется перед использованием). Если змеи являются опцией, то вы можете сделать контур эволюционирующим от границы вашего изображения до тех пор, пока он не встретит ваш объект и не будет соответствовать его контуру.