Grenzerkennung in medizinischen Bildern
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Die Ermittlung der korrekten Grenze in verrauschten Bildern ist nach wie vor eine schwierige Aufgabe. In diesem Artikel wird eine neue Kantennachverfolgungstechnik für die Grenzerkennung in verrauschten Bildern vorgestellt. Die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Technik wird anhand ihrer Anwendung auf verschiedene Arten von medizinischen Bildern demonstriert. Die vorgeschlagene Technik kann die Grenzen von Objekten in verrauschten Bildern anhand der Informationen aus dem Intensitätsgradienten über das Vektorbildmodell und dem Texturgradienten über die Kantenkarte erkennen. Bei dieser Technik werden sowohl die Größe als auch die Richtung bei der Berechnung der Vektorinformationen berücksichtigt. Die Vektordetails des Bildes geben Aufschluss über die Kante. Die Texturdetails werden zur Ableitung der Kantenkarte verwendet. Nicht nur die Größe des Bildes, sondern auch die Richtung wird berücksichtigt, was im Vergleich zu früheren Methoden zu besseren Ergebnissen führt.
Die Ermittlung der korrekten Grenze in verrauschten Bildern ist nach wie vor eine schwierige Aufgabe. In diesem Artikel wird eine neue Kantennachverfolgungstechnik für die Grenzerkennung in verrauschten Bildern vorgestellt. Die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Technik wird anhand ihrer Anwendung auf verschiedene Arten von medizinischen Bildern demonstriert. Die vorgeschlagene Technik kann die Grenzen von Objekten in verrauschten Bildern anhand der Informationen aus dem Intensitätsgradienten über das Vektorbildmodell und dem Texturgradienten über die Kantenkarte erkennen. Bei dieser Technik werden sowohl die Größe als auch die Richtung bei der Berechnung der Vektorinformationen berücksichtigt. Die Vektordetails des Bildes geben Aufschluss über die Kante. Die Texturdetails werden zur Ableitung der Kantenkarte verwendet. Nicht nur die Größe des Bildes, sondern auch die Richtung wird berücksichtigt, was im Vergleich zu früheren Methoden zu besseren Ergebnissen führt.
AmazonPagina's: 64, Paperback, Verlag Unser Wissen
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