الحافة في معالجة الصور هي انقطاع في وظيفة الكثافة. على سبيل المثال، في صورة الأشعة السينية، تكون الكثافة متقطعة على طول الحدود بين العظام والأنسجة الرخوة.
خوارزميات اكتشاف ومعالجة الحواف في الصور الإشعاعية
- تحاول بعض خوارزميات التصفية المتقدمة إزالة التشويش في الصور بدون تنعيم الحواف.
- يعتبر أخذ متوسط مجموعة من الأرقام عملية غير خطية. لذلك، لا يمكن تمثيل التصفية المتوسطة على أنها التفاف.
- عندما نقوم بتنعيم الصورة، نقوم بإزالة المكونات عالية التردد.
- تعمل هذه المساعدة على تقليل التشويش في الصورة ولكنها يمكن أيضًا أن تزيل ميزات عالية التردد المهمة مثل الحواف.
- بالقرب من الحواف، يكون التوصيل أقل لذلك تنتشر الحرارة أكثر ببطء، مما يمنع الحافة من التلاشي.
- بعيدًا عن الحواف يكون التوصيل أسرع والنتيجة هي أنه يتم تطبيق تجانس أقل بالقرب من حواف الصورة.
- ومع ذلك، فإن الطريقة جيدة فقط مثل قدرتنا على اكتشاف حواف الصورة.
- أحد التطبيقات الرئيسية لمعالجة الصور وتحليل الصور هو اكتشاف الهياكل ذات الأهمية في الصور.
- من خلال البحث عن نقاط التوقف في وظيفة كثافة الصورة، يمكننا إيجاد حدود الهياكل ذات الأهمية، تسمى هذه الانقطاعات بالحواف.
- على سبيل المثال، في صورة الأشعة السينية توجد حافة على الحدود بين العظام والأنسجة الرخوة.
- نظرًا لأن الصور الطبية معقدة، فإنها تحتوي على الكثير من الانقطاعات في الصورة.
- تحدد خوارزميات الكشف عن الحواف الجيدة الحواف التي من المرجح أن تكون ذات أهمية.
- بغض النظر عن مدى جودة خوارزمية الكشف عن الحافة، فإنها ستجد في كثير من الأحيان حواف غير ذات صلة.
- من المهم أن تتذكر أن خوارزميات اكتشاف الحواف ليست قوية بما يكفي لتحديد الهياكل ذات الأهمية في معظم الصور الطبية بشكل كامل وتلقائي.
- بدلاً من ذلك، فهي أدوات مفيدة لخوارزميات التجزئة الأكثر تعقيدًا، فضلاً عن أدوات التصور المفيدة.
- بعض الهياكل في الصور الطبية لها أشكال مميزة للغاية. على سبيل المثال، الأوعية الدموية عبارة عن هياكل شبيهة بالأنابيب ذات عرض متفاوت تدريجيًا.
