Глава 14 «Обработка изображения»
Короткие вопросы
Вопросы |
Ответы |
How does a pixel relate to a voxel?
Как пиксель связан с вокселем (объёмным пикселем)? |
A pixel is an image element in 2D. A voxel is a volume element in a 3D image.
Пиксель – это элемент изображения в плоскости. Воксел(1) – это объёмный элемент трехмерного изображения.
|
What is a display mapping function?
Что такое функция отображения дисплея? |
A display mapping function is a function that converts each image value to a new value in order to improve an image.
Функция отображения дисплея – это функция, которая преобразует значение каждого изображения в новое значение для улучшения качества изображения. |
What is the disadvantage of using a nonlinear image mapping to improve image contrast?
Какой недостаток в использовании нелинейного отображения изображения для улучшения контрастности изображения? |
For pixel values outside the expanded range, nonlinear image mapping to improve contrast may reduce image quality.
Для значений пикселей (интенсивность) находящихся за пределами расширенного диапазона, нелинейное отображение изображений для улучшения контрастности может снизить качество изображения. |
What is an image look-up table?
Что такое таблица преобразования изображений? |
An image look-up table is an array that can be addressed by the value of each image element such that the value in the array is displayed rather than the image value itself.
Таблица преобразования изображений представляет собой массив, который может обращаться к значению каждого элемента изображения таким образом, что в массиве вместо изображений отображаются их значения. |
What is the purpose of histogram equalization?
В чем цель выравнивания гистограммы? |
Histogram equalization is used to transform the distribution of pixel values so that they are spread uniformly. The objective is to improve image quality.
Выравнивание гистограммы используется для преобразования распределения пикселей, так, чтобы они стали распределены равномерно. Цель состоит в том, чтобы улучшить качество изображения. |
Why do the weights in an image filter usually sum to unity?
Почему значения в фильтре обработки изображений обычно приводят к единице? |
By arranging for the weights in an image filter to sum to unity the total intensity of an image is preserved after filtering.
Путем компоновки значений в фильтре обработки изображений суммарная (полная) интенсивность изображения сохраняется после фильтрации. |
What penalty is paid by applying a filter to reduce noise in an image?
Какой ущерб от применения фильтра для снижения уровня шума в изображении? |
A noise-reducing filter will also cause blurring of the image.
Шумозащитный фильтр будет также приводить к размыванию изображения. |
What is the particular advantage of using a median filter to reduce image noise?
Какое особое преимущество при использовании медианного фильтра для снижения уровня шума в изображении. |
A median filter preserves edges in an image whilst also reducing noise.
Медианный фильтр сохраняет границы изображения, а также снижает уровень шума. |
What is the basis of image enhancement?
Что лежит в основе повышения качества изображения? |
Image enhancement enhances edges or intensity gradients to improve an image.
Повышение качества изображения улучшает границы или интенсивность градиента для улучшения изображения. |
How does image intensity segmentation work?
Как работает сегментация интенсивности изображения(2)? |
Image segmentation identifies regions of interest in an image by selecting different ranges of element intensity.
Суть сегментации изображения состоит в определении зоны интереса на изображении, путем выбора различных диапазонов интенсивности элементов. |
What is the most difficult problem in using edge detection to segment objects in an image?
Что является наиболее сложной проблемой при использовании обнаружения границ сегментных объектов изображения. |
Edges can be detected in an image but connecting the edges to form closed boundaries is very difficult.
Границы изображения могут быть обнаружены, но сопрягающим границам очень сложно образовывать замкнутый контур. |
Does the partial volume effect increase or decrease the measured volume of an object?
Увеличивает или уменьшает эффект частичного объема(3) объем измеряемого объекта? |
The partial volume effect reduces the measured volume of an object.
Эффект частичного объема уменьшает объем измеряемого объекта. |
What is meant by image registration?
Что такое привязка изображения? |
Image registration is used to align two images of the same object by mapping the coordinates of the first image to the coordinates of the second.
Привязка изображения используется для выравнивания двух изображений одного и того же объекта, отображая координаты первого изображения к координатам второго. |
How many pixels might there be in a typical digitized x-ray image?
Сколько пикселей может быть в обычном цифровом рентгеновском снимке? |
There are likely to be at least 4×106 pixels in a digitized x-ray image.
В цифровом рентгеновском снимке, вероятно, будет, по крайней мере, 4×106 пикселей. |
What are the main advantages of using an image look-up table?
Какие основные преимущества использования таблицы преобразования изображений? |
Use of an image look-up table is fast and it leaves the original image data unchanged.
Таблица преобразования изображений быстра в использовании и оставляет исходные данные изображения без изменений. |
What is the best reduction in noise amplitude that can be achieved using a 4×4 image filter?
Какое наилучшее снижение амплитуды шума может быть достигнуто с использованием фильтра изображений 4×4? |
A 4×4 image filter could reduce the noise amplitude by a factor of four if the noise is random and an equal-weights filter is used.
Фильтр изображений 4×4 может снизить амплитуду шума в четыре раза, если шум является случайным и используется равнозначный фильтр. |
Why is image restoration usually too difficult?
Почему восстановление изображения обычно слишком сложное? |
Image restoration is often impossible because of image noise and the fact that the Fourier transform of the PSF can contain zeros.
Восстановление изображения часто невозможно из-за наличия шума в изображении и того факта, что преобразование Фурье функции рассеяния точки может содержать нули. |
What is a typical information transfer rate for a compressed video signal?
Какая обычная скорость передачи информации для сжатого видеосигнала? |
A compressed video signal has an information transfer rate of typically 6 Mbit s−1.
Скорость передачи информации для сжатого видеосигнала обычно 6 Мбит с-1. |
Can you get negative values in an intensity image?
Можете ли вы получить отрицательные значения интенсивности изображения? |
Yes, you can get negative values in an image. They arise because imaging systems such as x-ray CT have performed calculations on the measured data before the image stage.
Да, вы можете получить отрицательные значения интенсивности изображения. Они возникают из-за того, что на системах визуализации, таких как рентген и КТ были проведены расчеты на измеренных данных до стадии изображения. |
Why is accurate background subtraction difficult?
Почему точное вычитание фона затруднительно? |
It is difficult to accurately determine the scaling factor by which the background term should be multiplied before subtraction.
Трудно точно определить коэффициент масштабирования, на который нужно умножить элемент фона перед вычитанием. |
What image changes can be achieved using an affine mapping?
Какие изменения в изображении могут быть достигнуты с помощью аффинного отображения? |
The affine transform can be used to rotate the image and scale its linear dimensions.
Аффинное преобразование может быть использовано для поворота изображения и масштабирования его линейных размеров. |
Воксел (англ. Voxel — образовано из слов: объёмный (англ. volumetric) и пиксел (англ. pixel) — элемент объёмного изображения, содержащий значение элемента растра в трёхмерном пространстве. Вокселы являются аналогами пикселов для трехмёрного пространства. Воксельные модели часто используются для визуализации и анализа медицинской и научной информации.
Сегментация изображения - разбиение цифрового изображения на ряд участков (наборов пикселов) с целью упрощения и/или изменения его вида, чтобы его было легче анализировать; сегментация обычно используется для выделения объектов и контуров (границ, линий, кривых) в изображениях.
Рентгенология: эффект частичного объёма (данный артефакт появляется на компьютерных и МР-томограммах, если в одном вокселе присутствуют ткани с разным коэффициентом ослабления)
Длинные вопросы
Q
uestion
14.7.2.1
The 421 filter has the set of weights shown in figure 14.14. Smoothing an image with this filter and then smoothing the filtered image with this filter again (i.e. smoothing twice) is equivalent to smoothing with a filter produced by smoothing the 421 filter with itself. Calculate the weights of this equivalent filter.
The 421 filter is a 3×3 filter. How big is the new filter?
Calculate how many multiplications and additions are required to apply the 421 filter twice and the new filter once. This is the most efficient in terms of the number of operations.
Many extended, i.e. larger than 3×3, filters could be synthesized in this way. However, a penalty is paid for this efficiency. What is it?
Answer
The weights are
The new filter is 5×5.
To apply a 3 × 3 filter requires nine multiplications and eight additions. To apply it twice requires 34 operations. The equivalent 5×5 filter requires 25 multiplications and 24 additions= 49 operations. Two smooths are more efficient.
A 5×5 filter has 25 assignable weights. With two passes of two possibly different 3×3 filters there are only 10 possible weights that can be assigned. Therefore some 5×5 filters cannot be generated by using two 3×3 filters.
Вопрос №1
421 фильтр имеет набор значений, показанный на рисунке 14.14. Сглаживание изображения с помощью этого фильтра, а затем сглаживание отфильтрованного изображения с помощью этого фильтра ещё раз (т.е. двойное сглаживание) эквивалентно сглаживанию с помощью фильтра произведенного путем сглаживания 421 фильтра с самим собой. Рассчитайте значения эквивалентного фильтра.
421 фильтр размером 3×3. Какой размер будет у нового фильтра?
Подсчитайте, сколько операций умножения и сложения необходимо применить к 421 фильтру дважды и к новому фильтру единожды. Это наиболее эффективный способ с точки зрения количества операций.
Многие расширенные фильтры, то есть больше, чем 3 × 3, могут быть синтезированы таким образом. Тем не менее, есть ущерб в угоду эффективности. В чем он заключается?
Ответ
З начения фильтра
Новый фильтр имеет размер 5×5.
Для фильтра 3×3 нужно 9 операций умножения и 8 операций сложения. Для фильтра с удвоением нужно 34 операции. Для эквивалентного фильтра 5×5 необходимо 25 операций умножения и 24 операции сложения, итого 49 операций. Два сглаживания более эффективны.
Фильтр 5×5 имеет 25 присваиваемых значений. За два возможно разных прохода фильтра 3×3 есть только 10 возможных значений, которые могут быть назначены. Поэтому некоторые 5×5 фильтры не могут быть получены с помощью двух фильтров 3×3.