Читать книгу Искусственный интеллект в обработке и анализе медицинских МРТ-снимков с использованием OpenCV онлайн


2.2 Улучшение контрастности и яркости


Часто МРТ снимки могут иметь низкую контрастность или неравномерное распределение яркости, что затрудняет их анализ. В этом разделе мы рассмотрим различные техники улучшения контрастности и яркости изображений с использованием OpenCV. Мы изучим методы гистограммного выравнивания, адаптивного эквализации гистограммы и применение фильтров для улучшения качества изображений.


Для улучшения контрастности и яркости МРТ снимков с помощью OpenCV можно использовать следующие методы:


1. Гистограммное выравнивание (Histogram Equalization):


``` python

import cv2


def enhance_contrast_histogram(image):

image_equalized = cv2.equalizeHist(image)

return image_equalized

```


2. Адаптивная эквализация гистограммы (Adaptive Histogram Equalization):


``` python

import cv2


def enhance_contrast_adaptive(image, clip_limit=2.0, tile_grid_size=(8, 8)):

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=tile_grid_size)

image_adaptive = clahe.apply(image)

return image_adaptive

```


3. Фильтры улучшения качества изображений (Image Enhancement Filters):


``` python

import cv2


def enhance_image_filter(image):

# Фильтр увеличения резкости

image_sharpened = cv2.filter2D(image, -1, sharpening_kernel)


# Фильтр сглаживания

image_smoothed = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)


# Фильтр улучшения контраста

alpha = 1.5

beta = 20

image_contrast = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)


return image_sharpened, image_smoothed, image_contrast

```


Это некоторые из методов, которые можно использовать для улучшения контрастности и яркости МРТ снимков с помощью OpenCV. Вы можете применять и комбинировать эти методы в зависимости от особенностей ваших данных и требований анализа.


Какие параметры можно настроить при использовании адаптивной эквализации гистограммы?


При использовании адаптивной эквализации гистограммы с помощью OpenCV вы можете настроить следующие параметры:


1. clipLimit:


2. tileGridSize:


Вот пример кода, показывающий, как настроить эти параметры при использовании адаптивной эквализации гистограммы: