Ein neuer Bildqualitätsindex und seine Anwendung auf MRI-Bilder
Ein Nobel-Bildqualitätsindex für die Bewertung der Bildqualität und Anwendung dieses Indexes auf segmentierte MRI-Bilder
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Das Hauptmotiv dieses Buches ist es, einen authentischen Ansatz für die Ermittlung eines Bildqualitätsindexes zu finden und diesen Ansatz für die Ermittlung der Qualität eines segmentierten Bildes (hauptsächlich für ein MRT-Bild) anzuwenden. Um den Bildqualitätsindex zu finden, habe ich mich hauptsächlich auf die Phase, den Betrag und die Frequenz eines Bildes konzentriert, wobei die Zusammenführung der Phase modern ist. Für die Erkennungder Bildqualität wurden hauptsächlich fünf Tools (MFSIM, FSIM, SSIM, UIQI, PSNR), drei Datenbanken (MICT, WIQ, IVE) und vier Metriken (SROCC, KRO...
Das Hauptmotiv dieses Buches ist es, einen authentischen Ansatz für die Ermittlung eines Bildqualitätsindexes zu finden und diesen Ansatz für die Ermittlung der Qualität eines segmentierten Bildes (hauptsächlich für ein MRT-Bild) anzuwenden. Um den Bildqualitätsindex zu finden, habe ich mich hauptsächlich auf die Phase, den Betrag und die Frequenz eines Bildes konzentriert, wobei die Zusammenführung der Phase modern ist. Für die Erkennungder Bildqualität wurden hauptsächlich fünf Tools (MFSIM, FSIM, SSIM, UIQI, PSNR), drei Datenbanken (MICT, WIQ, IVE) und vier Metriken (SROCC, KROCC, PLCC, RMSE) verwendet.Für die Segmentierung des Bildes werden hier drei gängige Segmentierungsalgorithmen (K-Mean Clustering, Watershed-Algorithmus, Region Growing Segmentation) verwendet, und die segmentierte Ausgabe wird als Input für den Index zur Messung der Bildqualität und zur Ermittlung der Abweichung des segmentierten Bildes verwendet.Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, einen fortschrittlichen Bildqualitätsindex zu finden und seine Glaubwürdigkeit mit Hilfe einer geeigneten Anwendung darzustellen, was perfekt gelungen ist.
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