Eliminación de ruido en imagen médica segmentada

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¿Alguien puede sugerir métodos para eliminar el ruido (indicado dentro del cuadrado rojo) de todas partes en la siguiente imagen, manteniendo las líneas blancas?

Una imagen médica segmentada

matlab image-processing opencv

— adicto al crack
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¿Es esta una imagen de la retina? En ese caso, en lugar de piratear una solución rápida y sucia con un filtro sobel (o equivalente) e intentar "eliminar el ruido", le sugiero que comience leyendo algo de la abundante literatura sobre el tema. Estos problemas se han resuelto una y otra vez, y probablemente le ahorrará mucho tiempo para leer sobre lo que ha funcionado en el pasado. Entonces puedes comenzar a innovar de verdad :)

— static_rtti

punto justo, sin embargo, algunos enlaces proporcionados podrían haber sido aún mejores. sin duda hay google, todavía.

— AruniRC

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Aún mejor, google erudito. No estoy lo suficientemente informado sobre este punto preciso para dar mejores enlaces que google, lo siento: - /

— static_rtti

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@crack_addict: ¿qué has intentado hasta ahora?

— Amro

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También sería bueno saber para qué se utilizará la salida de este proceso (para saber qué tan buena debería ser la limpieza del ruido al dejar las líneas blancas)

— penelope

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Una solución que he encontrado es la siguiente:

Umbralizado en valor de escala de grises.
Eliminar objetos en función del tamaño.
Algunas operaciones morfológicas más.

ingrese la descripción de la imagen aquí

— adicto al crack
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¿Podría dar un poco más de detalle en el paso 3, es decir, qué operaciones morfológicas encontró útiles?

— Paul R

Me gustaría explicar bien mi respuesta: en primer lugar, no pude eliminar objetos en función del tamaño, ya que puede ver que los objetos están un poco conectados, por lo que primero me basé en el nivel de gris que separó bien los objetos pequeños en el tercer paso me dilatado para hacer objetos útiles continúa, entonces utilicé borde adelgazamiento para obtener líneas finas

— crack_addict

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¿Se pueden obtener varias imágenes, es decir, el objetivo es estático? Si es así, podría 'apilar' las imágenes para eliminar el ruido. Una simple función media o mediana eliminará el ruido aleatorio de la pila de imágenes y le dejará solo la señal (es decir, las líneas blancas).

— usuario3172
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Según el filtrado basado en el área inicial, los resultados podrían no ser satisfactorios, ya que elimina componentes que son lineales pero no tan grandes. Al observar la estructura del primer plano que se extraerá, podemos ver que son estructuras largas. Se podría considerar el uso de elementos de estructura lineal. Pero aquí la imagen consta de varios ángulos y ramificaciones. Sugiero leer el siguiente documento que presenta la apertura del camino que se muestra a partir de fotos del área de las redes de carreteras.

— beedot
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Parece que el "ruido" es una textura / patrón. Tal vez intente eliminar ese patrón, para que pueda continuar en su proceso de procesamiento. En mi opinión, las operaciones morfológicas y la detección de bordes no funcionarán tan bien (no tengo pruebas, solo una primera impresión en ese escenario, debido a la apariencia demasiado similar de ruido y características / información deseada). Si tuviera tiempo el fin de semana, lo probaría con algunos métodos de eliminación de texturas y lo mantendría informado.

— mchlfchr
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