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Traitement d'images Discussion :

bruit dans les images irm


Sujet :

Traitement d'images

  1. #1
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    Par défaut bruit dans les images irm
    Bonsoir,

    Je travaille sur des images d'irm dont j'essaie d'ameliorer afin de faciliter la segmentation d'une partie
    Je souhaiterai appliquer un filtre avant de réhausser les contour à l'aide d'un laplacien (par exemple)

    J'ai lu quelques publication et il semble qu'un filtre non locale serait une bonne solution

    Mon soucis c'est que je n'arrive pas à trouver qu'elle type de bruit est présent dans ce type d'image apparement c'est un bruit Ricien( qui est approximé à un bruit gaussien sous certaine condition)mais je n'en sais pas plus ?
    Y a til un moyen de "mesurer" un bruit?

    merci,

  2. #2
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    Par défaut
    Il n'y a aucun moyen a priori de séparer le bruit du signal utile.
    On peut ajouter des critères externes ( mon image doit être comme çà...)
    Le très gros danger des filtrages est de transformer du bruit en signal fallacieux :
    NE LE FAIS PAS !
    Ce qui s'énonce clairement se conçoit bien ( Le hautbois)

  3. #3
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    Est ce que l'on pourrait voir une image pour évaluer ce bruit et/ou voir comment faire pour le supprimer ?
    Consignes aux jeunes padawans : une image vaut 1000 mots !
    - Dans ton message respecter tu dois : les règles de rédaction et du forum, prévisualiser, relire et corriger TOUTES les FAUTES (frappes, sms, d'aurteaugrafe, mettre les ACCENTS et les BALISES) => ECRIRE clairement et en Français tu DOIS.
    - Le côté obscur je sens dans le MP => Tous tes MPs je détruirai et la réponse tu n'auras si en privé tu veux que je t'enseigne.(Lis donc ceci)
    - ton poste tu dois marquer quand la bonne réponse tu as obtenu.

  4. #4
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    Par défaut
    merci pour vos réponse

    il n'y pas d'image précise le but c'est que ce soit un traitement qui soit fait pour toute les images d'irm de la tete

    j'aurai d'ici peut les images d'irm ils m'ont juste montré des exemples

    le fait que je me sois interessé au bruit c'est qu'il on utiliser des filtres (gaussien et anisotropes) et que cela avait diminuer certe le bruit mais ca n'apportai rien lors de la phase de rehaussement et de segmentation

    d'ou d'apres l'article:
    http://www.irisa.fr/visages/demo/dem...Means-eng.html
    (version résumé )

    ils sont obtenus des resultats meilleurs avec cette approche( filtres non locale) donc c'est pour cela que je m'étais dit qu'il serait peut etre interressant de l'appliquer pour voir si le rehaussement et la segmentation sont meilleurs mais peut etre que mon raisonnement est faux

    merci en tout cas

  5. #5
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    Par défaut image bruitée
    J'ai regardé les images que tu as à traiter.

    Je pense que ce que tu cherches comme solution c'est les contours actifs.



    Recherche sur un moteur de recherche : B-snake, contour actif ...

  6. #6
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    Par défaut Bonjour
    utilisez un filtre median

    comment le faire?
    pour chaque pixel faire:
    *Récupérez son voisinage dans un vecteur de 9 éléments
    *Triez le vecteur
    *La valeur de pixel en cours sera modifiée à la valeur de médian de ce vecteur (élément 5)

    exemple
    50 65 70 ici 200 et 220 represente des bruit
    60 200 62
    45 220 78 => 45 50 60 62 65 70 78 200 220

    la valeur de pixel sera 65

    resultat de ce filtre dans les deux images
    Images attachées Images attachées  

  7. #7
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    il y a juste un problème le filtre médian risque de changer la morphologie de l'IRM ( une donnée très importante dans le cadre de l'analyse des images IRM )... il est conseillé d'appliquer un filtre gaussien faible ...

  8. #8
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    merci pour vos reponses

    le filtre median est un "peu trop simple" il est vrai qu'il change trop la morphologie de l image
    le filtre gaussien a ete utilise precedemment mais il a ete abandonnee car il n aidait pas tellement la phase de segmentation
    j ai finis par me lancer dans le filtre a moyenne non local et il est vrai qu'il m'a enlever enormement de bruit en preservant un maximum mes frontieres

    j essai a present de tester son influence sur la segmentation ce qui n'est pas evident

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