ノイズ画像の暗い部分の割合を計算するためにpythonを使用する方法

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ここでは非常に騒々しい画像をアップロードしました。画像には暗い部分があります。には、画像処理を行い、暗い領域の割合を計算するためにPythonを使用する方法がありますか？ノイズ画像の暗い部分の割合を計算するためにpythonを使用する方法

noise x-ray image

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2017-09-25 Forrest

私はそう私は疑問に限ら説明から理解どのような少しを形式化させ、正確な要件について確認していない：

必須：

いくつかのグレースケールについて画像imgの場合、特定のしきい値以下の強度値を持つピクセルの総数、たとえばの合計数の割合として計算したいと考えています。

イメージをnumpy配列にロードしたと仮定すると、輝度値が< tの合計ピクセル数を単純に計算し、合計ピクセル数で除算することができます。

さらに別の目的がある場合は、問題の詳細を指定してください。

出典

2017-09-25 23:21:19

ありがとうございます！私はそれを明確にしていないことを申し訳ありません。私が提供した画像では、ある領域は他の領域より暗いです。画像がノイズであるため、実際には暗い領域に属していない多くのピクセルがカウントされます。そこで、より暗い領域を特定してその割合を計算する方法があるかどうかを尋ねたいと思います。 – Forrest

この医学的画像をノイズ除去するのにどのような技術が役立つかはよく知られていませんが、ノイズのタイプ/ノイズの知識がこの決定に役立ちます。しかし、ガウスフィルタを使用してイメージを「スムーズに」するような簡単な方法を試してから、「暗い」ピクセルをカウントする同じ方法に従うことから始めます。これは、私があなたが探していると理解していることの原油の見積もりを与えるでしょう。より洗練されたアプローチには、ノイズ除去/スムージングの後に接続されたコンポーネントが含まれ、次にダークピクセルの割合を評価することが含まれます。 –

助けてくれてありがとう。 Gaussianフィルターを使用してクランプ限界を設定し、ピクセルを1以下に設定して0に設定してから、概算でパーセントを計算することができます – Forrest

ノイズ画像の暗い部分の割合を計算するためにpythonを使用する方法

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