Обработка порогов: Как защитить пороги на авто правильно от коррозии — Primelens.ru-Зеркальные Фотоаппараты,Компактные Фотоаппараты,Видеокамеры,Объективы,Фотовспышки, и Аксессуары в Москве.

Содержание

Обработка порогов автомобиля | «Оптимум Авто» — сеть автосервисов в Москве

Запрос по vin/frame

Эксплуатационный износ приводит к тому, что кузов автомобиля покрывается трещинами и сколами, которые образуют очаги коррозии. Однако наиболее интенсивным воздействиям подвергаются пороги. Они повреждаются в результате посадки и высадки пассажиров, ударов обувью, попадания агрессивных химических реагентов и соли. Все это нарушает структуру материала. Для предотвращения коррозии и других негативных процессов специалисты компании «Оптимум Авто» оказывают услуги по обработке порогов антигравием. Мы гарантируем высокое качество работ и надежную защиту кузовных элементов от повреждений.

Антигравийные материалы — это специальные химические средства для обработки металлических поверхностей. Они наносятся на лакокрасочное покрытие и обеспечивают его защиту от широкого спектра негативных внешних воздействий, предотвращая тем самым ржавчину и дорогостоящий ремонт кузова.

Профессиональная обработка порогов антигравием позволяет:

защитить ЛКП от повреждений при ударах камнями, гравийной крошкой, абразивном истирании;
обеспечить целостность лакокрасочного покрытия;
сохранить эстетичный внешний вид автомобиля;
снизить уровень шума и вибрации.

Средства распыляются на тщательно подготовленные поверхности.

Мы используем только оригинальные вещества, в состав которых входят каучук, синтетические смолы и сертифицированные растворители на органической основе. Такая обработка порогов авто может проводиться всего один раз и не требует постоянного ухода. Все используемые средства соответствуют самым высоким экологическим стандартам.

Запишитесь на обработку порогов автомобиля специальными составами, чтобы надолго забыть о проблемах коррозии! Для уточнения подробностей звоните по номеру на сайте.

Антикоррозийная обработка порогов автомобиля / Антикор154

Наша компания проводит быструю и качественную антикоррозийную обработку порогов автомобиля. Это позволяет не только защитить от появления ржавчины, но и остановить уже начавшую распространяться порчу. Мы работаем со всеми видами и марками машин, строго соблюдаем сроки и отвечаем на все интересующие клиентов вопросы.

Как проводится обработка порогов против коррозии

Сам порог автомобиля относится к категории особенно уязвимых мест. Причина заключается в высокой интенсивности использования, постоянном механическом воздействии. Расположение также играет свою роль – эта часть кузова периодически намокает, к ней прилипает грязь. Это запускает процесс окисления, который и проявляется как ржавение.

Наша компания отлично разбирается во всех средствах для обработки кузова машин от коррозийного воздействия. Могут использоваться следующие методы:

· Профилактическая обработка. Заключается в использовании специальных составов, которые при нанесении на лакокрасочное покрытие машины создают защитный слой. Он отталкивает влажность и грязь, не дает металлу контактировать с воздухом. Такой слой незаметен на поверхности, долго держится, неподвержен механическому воздействию.

· Обработка пораженных участков. Так часто проводится антикоррозийная обработка порогов автомобиля изнутри. Мы применяем специальные составы, действующие как ингибиторы. Они эффективно останавливают распространение коррозии, отличаются высоким уровнем качества. Если поражение сильное, можно существенно замедлить его распространение.

Решение о том, какую методику нужно применять, принимается на основании детального анализа текущего состояния машины. Оба метода также подойдут и в комбинации. Тогда после зачистки пораженных участков, выполняется нанесение внешнего защитного слоя.

Чтобы оформить заказ на обработку от коррозии, звоните нам по телефону +7 (383) 301‒86‒36. Располагаемся в Новосибирске, по адресу ул. Связистов, 12Б к23.

Антигравийная обработка порогов своими руками

Привет, уважаемые автолюбители, на моей старенькой «жучке» начал облазить местами старый антигравий на порогах, пошла коррозия от сколов, поэтому решил его обновить, а для начала проверить что творится под молдингами и подкрасить.

Картина под молдингами оказалась не такой уж безрадостной, много грязи, ржавчина только поверхностная и легко убралась преобразователем ржавчины.

После зачистки первым слоем, конечно же, идет кислотный грунт Body, на который уже писал отзыв ранее — https://www.avtoall.ru/review/39278309/, затем обычный грунт и эмаль в несколько слоев.

Получилось вполне ничего, можно было оставить и так, но лучше защитить поверхность от сколов.

Как раз пришла посылочка с антигравием Мотип, марка довольно известная, поэтому ее и выбрал.

Однако, перед нанесением следует учитывать, что данное средство, да и любой другой антигравий из баллончика по свежей покраске наносить нельзя — может подорвать покрытие, поэтому лучше подождать несколько недель, чтобы краска хорошо просохла. По старому антигравию или покрытию можно в принципе не бояться.

На баллоне имеется подробная инструкция по применению с картинками, производителем заявлены шумоизолирующие и антикоррозионные свойства. Состав почему-то не указан, но скорее всего на основе битума.

Антигравий наносится довольно узкой округлой струей с крупным распылом, не «плюется», однако, следует приноровиться, чтобы делать ровные проходы друг за другом, разбрызгивается не сильно, образуется небольшая шагренистость.

Матовеет довольно быстро, минут за 5-10 и можно наносить второй слой. После высыхания приобретает матовый графитово-сероватый белесый цвет, расползается хорошо, каких-либо полос или огрехов покраски после высыхания не заметно.

Одного баллона хватило на покраску двух порогов в 2-3 слоя, а остаток на дно ниши запасного колеса, но это уже другая история.

В общем, мне данное средство понравилось, напор минимойки держит, не слазит, по прошествии нескольких месяцев все отлично.

В видео ниже можно подробнее рассмотреть процесс нанесения:

<center><ins class="lazy lazy-hidden adsbygoogle" style="display:block" data-ad-client="ca-pub-1812626643144578" data-ad-slot="3076124593" data-ad-format="auto" data-full-width-responsive="true"></ins> <script>(adsbygoogle=window.adsbygoogle||[]).push({});</script></center>

Всем пока, удачи на дорогах!

Антикоррозийная обработка кузова и порогов Лады Гранта своими руками!

Антикоррозийная обработка гранты сегодня является необходимостью для каждого владельца этого авто. Подобная обработка увеличивает срок службы кузова, а так же предотвращает его преждевременное разрушение.

Своевременная обработка и причины её необходимости

Лада Гранта, антикоррозийная обработка которой сегодня стала важным уходовым элементом, нуждается в ней, так как в процессе эксплуатации машина постоянно сталкивается с факторами, вызывающими коррозию. К ним относятся:

– Погодные условия, создающие повышенную влажность и постоянное соприкосновение кузова с водой.

– Плохое качество верхнего слоя покрытия.

Как бы это не звучало прискорбно, однако внешний слой Гранты действительно выполнен из дешевых материалов, которые подвержены коррозии в большей степени, нежели покрытия высокого качества. Антикоррозийная обработка Лада Гранта – необходимость, вызванная условиями эксплуатации.

Детали обработки, которым следует уделить особое внимание

Лада Гранта, заводской антикор которой является лишь малой долей необходимых мероприятий по защите кузова, требует дополнительной защиты. Антикор Лада Гранта – мероприятие, требующее целостного подхода, однако существуют места обработки кузова лада Гранта, которым следует уделить особое внимание.

Так, к примеру, антикоррозийная обработка порогов Лада Гранта является первостепенно важным условием защиты кузова авто.

Подверженность порогов коррозии является следствием наибольшего физического воздействия, по сравнению с прочими частями кузова. К другим элементам, которым следует уделить внимание, относятся:

– днище. Именно на него падает защитная функция, которая обеспечивает отсутствие проникновения излишек влаги. Даже установленная защита не будет давать полной гарантии отсутствия коррозии.

– колесные арки. Постоянное воздействие воды и грязи от колес делает свое дело.

Варианты антикора

Поскольку конструктивные особенности машины включают в себя скрытые пространства, необходимо делить средства на:

– средства для обработки доступных поверхностей

– средства для обработки труднодоступных поверхностей

Средства, применимые для доступных поверхностей, содержат в себе следующие активные компоненты:

– жидкий пластик
– каучук
– мастика (битумная)

Места, наиболее подверженные коррозии, принято обрабатывать маслосодержащими препаратами – они позволяют создавать определенную пленку, способную в течение долгого времени оставаться на местах нанесения. Антикор на Гранту должен выдерживать все капризы погоды.

Для территорий, где эксплуатация авто подразумевает частые столкновения с влагой, может использоваться средство, в основе которого лежит парафин – его применение так же позволяет пленке долго оставаться на поверхности.

Обработка – дополнительные плюсы

Подобная обработка, вопреки общепринятым мнениям, позволяет не только защитить авто от образования коррозии, но и улучшить шумоизоляцию. Особенно данный фактор действенен при обработке битумом.

Помимо защиты от внешних изъянов, обработка позволяет сохранять прочностные характеристики кузова, что влияет на безопасность его эксплуатации. Таким образом, для Лада Гранта антикор – шанс продлить жизнь авто.

Самостоятельная обработка – возможно ли это

Поскольку качественная обработка авто в специализированных сервисах обойдется в копеечку, искушенные владельцы, после изучения вопросов как обработать ладу гранту видео, принялись реализовывать полученные знания.

Прежде всего, если вы решили произвести обработку самостоятельно, вы должны понимать, что без определенных навыков и специального оборудования качество полученного результата будет хромать.

Добиться адекватного результата можно, только четко следуя инструкциям. Таким образом, антикор лада Гранта своими руками – дело, требующее сбора информации, без которой невозможно учесть все особенности и тонкости процесса.

Обработка своими руками, процесс

Первое, что необходимо сделать – качественно вымыть авто и просушить его. Влага будет способствовать скатыванию распыления, что не позволит добиться плотного и равномерного покрытия. Далее – осматриваем авто. Необходимо найти все места скопления ржавчины и произвести их зачистку. Теперь ограждаем места, которые не нуждаются в обработке – для этого вполне подойдет пленка или пакет.

Важно!!! При обработке труднодоступных мест вам понадобится мощный распылитель. Если у вас его нет – не пытайтесь нанести средства другими способами – от них не будет результата, либо он будет неравномерен, что по качеству равняется отсутствию обработки.

Для высокого качества обработки необходимо минимум два слоя, каждый из которых должен просохнуть (процесс высыхания, в зависимости от средства, длится от 5 до 13 часов).

Подобное самостоятельное покрытие, при условии его качественного исполнения, может смело защитить вашу машину на 3 года.

Таким образом, антикоррозийная обработка способна не только продлить жизнь кузова вашего авто, но и сослужить хорошую службу его шумоизоляционным свойствам, а так же прочности конструкции в целом. Для гарантированно качественной обработки обращайтесь к профессионалам. Если решено действовать самостоятельно – не пренебрегайте советами по качественной антикоррозийной обработке своими руками.

Вам также может быть интересно

Автор всех статей на сайте!
Собственный сервис “Нью-Лайн Авто”
Все виды работ.
Специализация: Lada

Антикоррозионная обработка днища и порогов — автонастрой

Каждому автомобилю, едва покинувшему заводской конвейер, приходится работать в крайне сложных и очень агрессивных условиях окружающей среды. Пыль, грязь, вода, резки перепады температур и дорожные реагенты очень быстро могут повредить любой металл. Несмотря на заводскую (базовую) антикоррозийную обработку, на транспортных средствах, передвигающихся по отечественным автодорогам, уже через несколько лет эксплуатации можно обнаружить первые признаки коррозии. Это не только ухудшает его внешний вид, но и существенно снижает его рыночную стоимость.

Поэтому основная часть автомобилистов предпочитает сразу после покупки проводить дополнительную, часто самостоятельную антикоррозионную обработку своего нового транспортного средства. Как показывает практика, дополнительные вложения оказываются вполне оправданными. При этом, подобная антикоррозионная обработка может проводится не только в специализированных сервисах, но и собственноручно.

ЧТО ТАКОЕ АНТИКОРРОЗИЙНАЯ ОБРАБОТКА И ДЛЯ ЧЕГО ОНА НЕОБХОДИМА

Заводская антикоррозионная обработка автомобиля быстро приходит в негодность – песок из-под колес и мелкие камни ее просто «сдирают». В том случае, если не предпринимать самостоятельных мер, ржавчина появляется в самые сжатые сроки и начинает очень быстро распространяться по всем металлическим кузовным деталям. Именно поэтому антикоррозийная обработка должна в обязательном порядке проводится сразу же после покупки авто – как нового, так и подержанного.

Важно!Мероприятия по борьбе с коррозией должны быть регулярными (ежегодно) – только в этом случае автомобиль долго сохранит идеальное состояние.

Как ни странно, но некоторые автовладельцы предпочитают «не трогать» машину, зная о том, что поврежденный кузов в настоящее время можно восстановить. Это, конечно, так, но стоимость восстановления будет сопоставима с покупкой другого, хотя и не нового автомобиля. Вся процедура, выполняемая специалистами на профессиональном оборудовании, не отнимет у автовладельца более 4-х часов, но позволит долгое время сохранить заводскую антикоррозионную обработку, а тем самым, идеальный внешний вида авто и прочность металла.

Способствует возникновению и распространению коррозии несколько моментов:

непростая геометрия кузова или допущенные технологические недочеты при проектировании и производстве;
недостаточно толстый слой заводского защитного покрытия;
неправильный уход за автомобилем или отсутствие антикоррозионной обработки.

По словам опытных мастеров, состояние нанесенного покрытия нужно проверять хотя бы раз в полгода. Восстанавливать защитное покрытие по мере необходимости, и в обязательном порядке после аварий. При невозможности провести полную антикоррозионную обработку транспортного средства, в обязательном порядке обрабатываются все скрытые полости (к примеру, пороги или внутренняя часть дверей), где вода скапливается достаточно быстро, а высыхает медленно.

С ЧЕГО НАЧИНАЕТСЯ ПРОЦЕСС АНТИКОРРОЗИОННОЙ ОБРАБОТКИ

Вполне естественно, что обрабатывать можно лишь совершенно чистый автомобиль. Для мойки используется горячая вода под очень высоким давлением (до 100 атм.). Особое внимание при этом уделяется всем труднодоступным участкам. Сушка проводится путем обдува горячим воздухом – так можно избежать оставления мокрых или влажных участков. На заключительном этапе подготовительных работ проводится максимально тщательный осмотр, оценка состояния кузова и устранение имеющихся дефектов. Только после проведения такого комплекса работ можно приступать с непосредственной обработке.

Антикоррозионная обработка автомобиля антикором, на сегодняшний день, является наиболее совершенным способом защиты автомобиля от ржавчины. Поэтому выбирать антикор следует крайне внимательно, доверяя лишь хорошо зарекомендовавшим себя брендам. Все представленные на рынке антикоры можно классифицировать по их составу и предназначению.

Битумные мастики. Такие средства выполняют две функции – консервируют металлические детали и, находясь на их поверхности, защищают от негативных воздействий окружающей среды. Толщина наносимого слоя таких мастик не превышает 400 мкм.
Составы на основе ПВХ и каучука. Это один из самых прогрессивных способов защиты. Поэтому именно их преимущественно применяют в заводских условиях при первичной антикоррозионной обработке.
«Жидкий пластик». Это материал с низкой защиты, поэтому специалисты рекомендуют применять его только в качестве дополнительного состава, не проводя антикоррозионную обработку автомобиля только лишь при его помощи.

Все вышеперечисленные составы для антикоррозионной обработки автомобилей предназначены для наружного нанесения. Стоит упомянуть и такой состав, как «жидкий локер», предназначенный именно для колесных арок. Он позволяет не устанавливать специальные защитные щитки из пластика. Материал наносится достаточно толстым слоем, остается эластичным на весь срок службы и надежно защищает арки колес – места, традиционно требующие особой защиты.

Существуют составы, которые применяются для скрытых поверхностей или полостей – без них антикоррозионная обработка будет не полной. Так, специальные масляные мастики, которые постоянно находятся в полостях авто в жидком виде. За счет этого происходит мгновенная герметизация образующихся микротрещин. Антикоры на основе парафина после нанесения на внутренние поверхности высыхают, образуют достаточно прочную эластичную пленку, препятствуя воздействию на металл агрессивных факторов.

НАНЕСЕНИЕ ЗАЩИТНОГО СОСТАВА НА АВТОМОБИЛЬ

Для того, чтобы антикоррозионная обработка авто стала действительно эффективным способом защиты, мастики наносятся буквально на все поверхности, постоянно контактирующие с водой, а не выборочно. К примеру, если будет проведена всего лишь антикоррозионная обработка днища автомобиля, под «ударом» окажутся колесные арки, двери и другие полости. Если обрабатываемые поверхности окажутся недостаточно хорошо подготовлены или будет использована неподходящая мастика, эффект от таких действий окажется практически нулевым.

Совет!Перед началом нанесения защитного состава на автомобиль, следует заранее подготовить все дополнительные материалы, которые могут потребоваться (ветошь, заглушки для имеющихся отверстий, чехлы, растворитель и т. п). Это поможет сделать процесс антикоррозионной обработки комфортным и оперативным.

Как правило, антикор наносится на все днище автомобиля и колесные арки. Но автовладельцы, желающие во что бы ты ни стало избежать появления коррозии, часто покрывают защитным составом буквально весь автомобиль – пороги и двери, стойки, имеющиеся на кузове сварные швы или загибочные соединения. Такой шаг вполне оправдан, хотя и приведет к увеличению времени проведения манипуляций с авто.

По большей части нанесение антикора проходит в следующей последовательности:

Наибольшую сложность представляет обработка антикоррозионными составами разнообразных полостей. Далеко не каждая из них имеет технологические отверстия для этого. В ряде случаев мастику можно ввести через крепежные отверстия. Если же это невозможно, их можно просверлить самостоятельно, а после заполнения антикором закрыть заглушкой. Единственное, что стоит отметить – не стоит делать таких отверстий излишне много, т. к можно нарушить жесткость кузова автомобиля.

НА ЧТО ОБРАТИТЬ ОСОБОЕ ВНИМАНИЕ ПРИ НАНЕСЕНИИ АНТИКОРА

Все работы необходимо проводить в сухом и хорошо освещенном помещении, поскольку пропущенные при обработке места останутся незащищенными, что неизбежно вызовет образование очагов коррозии. Для того, чтобы антикоррозионная обработка кузова автомобиля была предельно эффективной, наносить защитные составы лучше всего методом безвоздушного распыления, а при невозможности – мягкой широкой кистью. Не стоит пренебрегать и специальной насадкой, входящей в комплект самого антикора, позволяющей легко обработать труднодоступны места. О том, как правильно обработать днище автомобиля антикоррозионным составом можно увидеть на видео:

Когда обработка автомобиля проводится непосредственно в салоне, стоит проявить большое внимание дверям, в которых, как правило, имеется большое количество различной проводки. При этом, речь идет не о химическом ее повреждении (антикоры безопасны в этом плане для любого автомобиля), а о механическом, поскольку работать приходится в условиях ограниченной видимости и в неудобном положении.

Покраска порогов автомобиля своими руками — чем лучше обработать снаружи + Видео

Все мы прекрасно знаем как влияют на наши автомобили агрессивные внешние факторы. В первую очередь это касается весенне-осеннего периода и влажных зим с перепадами температур и повышенной влажностью. Усугубляет ситуацию еще и то, что в зимний период дороги подвергаются обработке специальными реагентами, которые смешиваются с грязью и попадают на множество деталей машины, разрушая их.

1 Рихтовка порогов автомобиля

Самый большой удар зимой принимают на себя те элементы днища авто, которые находятся снаружи. В первую очередь это касается порогов машины, которые постоянно подвергаются большим нагрузкам на изгиб, излом и прокручивание. Поэтому не странно, что рихтование и покраска порогов автомобиля – операции, которые необходимо проводить регулярно.

Данные элементы автомобиля расположены по бокам лонжеронов и служат защитой автомобиля от вылетающих камней. На улицах нашей страны встречаются машины, в которых данные детали могут быть как составляющей кузова, так и отдельной деталью.

На фото — повреждение порога автомобиля

2 Шпатлевка порогов и нанесение грунтовки

Прежде чем приступить к покраске деталей своими руками, на их поверхность необходимо нанести слои шпатлевки и грунтовки. Шпатлевать можно только тщательно очищенные и полностью обезжиренные поверхности. В противном случае материал очень быстро отслоится, что сделает пороги непригодными для эксплуатации.

Для приготовления рабочей смеси для шпатлевки добавляем в банку с материалом немного отвердителя. Количество последнего должно составлять примерно 5 % от имеющегося объема шпатлевки. После этого на работу по обработке порогов у нас будет примерно 5–8 минут. Если не закончить операцию в указанные сроки, то материал начнет твердеть, после чего работать с ним уже вы уже не сможете.

На фото — шпатлевка для автомобиля

Наносим шпатлевку в несколько очень тонких слоев. Паузы между повторами должны составлять не более 5 минут. Если раньше вы уже работали со шпатлевкой, то во время высыхания одного проблемного участка порога авто можете обрабатывать другой. Необходимо следить за тем, чтобы в смеси не оставалось лишнего воздуха. Для этого нужно прижимать шпатель к смеси каждый раз, когда вы собираетесь нанести материал на поверхность.

Как и в случае с полной покраской авто, помещение, в котором вы красите пороги, должно быть максимально чистым. Влажность в комнате не должна превышать 82 %, иначе шпатлевка не затвердеет. Кроме того, необходимо следить за температурой. Если она превышает 22 ˚С, то материал схватится очень быстро, что сделает его непригодным для работы.

Фото шпатлевки порогов автомобиля

После шпатлевки порогов наступает черед нанесения грунтовки. Ее основная функция – защита металлических составляющих деталей автомобиля от коррозии, а также обеспечение адгезии во время покраски. Грунт полностью заполняет все образовавшиеся после зачистки поры и отверстия, делая поверхность идеально ровной.

Готовить смесь для грунтования, также как и шпатлевку, необходимо перед самим процессом нанесения на деталь. Для разбавления материала можно использовать обычный растворитель, а можно приобрести специальный состав с маркировкой 647.

После того как смесь приготовлена, заливаем ее в распылитель и наносим тонким слоем на рабочую поверхность. Когда порог высохнет, его нужно зачистить шкуркой P400 и нанести второй слой грунтовки.

3 Покраска и лакировка деталей

После тщательной обработки деталей можно приступать к их покраске. Эту работу несложно выполнить своими руками, все, что понадобится – это быть предельно внимательными и не спешить. Работа выполняется в 3 подхода, однако если цвет грунта отличается от оттенка кузова автомобиля, количество слоев краски можно увеличить до 5–6.

Краскопульт с материалом для покраски необходимо держать на расстоянии 30–40 см от поверхности порога. Прежде чем приступать к нанесению нового слоя, предыдущий нужно немного подсушить. Для этого берем бытовой фен и сушим деталь 3–4 минуты.

На фото — покраска порогов автомобиля

После нанесения последнего слоя краски оставляем элементы до полного высыхания. Далее приступаем к лакировке порогов своими руками. Чтобы достичь наилучшего результата после обработки деталей лаком, нужно настроить краскораспылитель на 1–1,5 атмосфер. Сопла используются те же, что и для покраски.

Технология лакировки порогов автомобиля бесцветным лаком имеет свои тонкости. Особенно их стоит учитывать тогда, когда речь идет о неполной обработке автомобильных деталей. Итак, если лакировке будут поддаваться только отдельные участки порогов, то состав нужно наносить таким образом:

На проблемный участок порога после грунтования и покраски наносится два слоя разбавленного лака;
Третий слой состоит из оставшегося лака и размывочного растворителя в пропорции 1:1;
Четвертый слой для обработки должен состоять из оставшейся смеси + 100% растворителя. Этой смесью обрабатывается только та часть порога, которая находится снаружи автомобиля;
Пятый слой – финишный – на 100% состоит из чистого растворителя.

Фото лакировки порогов автомобиля

После нанесения последнего слоя лака оставляем пороги до полного высыхания. Стоит лишний раз напомнить, что помещение должно быть максимально чистым, иначе вся пыль осядет на обработанные детали.

Mitsubishi Pajero.

Материалы:
1.
Noxudol UM 1600 (подвеска, арки, днище) — После нанесения образует плотную, прочную и одновременно упругую пленку, обеспечивающую шумовибраизоляционный и антикоррозионный эффект. Как и всякий напыляемый препарат, при нанесении точно повторяет конфигурацию кузовной панели или арки, исключая скопление грязи и влаги, надёжно закрывая труднодоступные и локальные участки, через которые шум может проникать в салон. Защищает от механического воздействия песка и гравия.

Состав: шумопоглощающий, высокотиксотропный, армированный волокном состав на основе битума, смол, восков и слабо ароматических растворителей.

Шумовиброизоляция для авто «С» класса снижение уровня шума на 20-30% (2,5 Дб).

2. Dinitrol 1000 (Антикор для скрытых полостей ) — Состав разработан на основе масляно-восковых компонентов имеет отличную тиксотропностью и уникальные пленкообразующие свойства, так же присутствуют синтетические воски и ингибиторы коррозии, которые гарантируют длительную и максимально эффективную защиту обработанных поверхностей от повреждений.

Материал предназначен для антикоррозионной защиты различных скрытых полостей и труднодоступных мест, но им можно обрабатывать и открытые поверхности. Использовать состав можно при проведении ремонтных работ или в целях профилактики возникновения коррозии на металле, подходит для консервации металлических деталей, которые подвержены постоянному воздействию влаги, химических средств и других агрессивных сред.

3. Dinitrol 479 (Порого, детали кузова) — Материал по цвету черный, по свойствам произведен из синтетической резины с добавлением ингибиторов коррозии позволяет защищать кузов автомобиля от внешних воздействий в виде грязи, песка, гравия, камней, соли и химических реагентов которые вылетают из колес автомобиля и попадают на кузов. Динитрол 479 отлично прилипает к чистому металлу так и обработанному грунтом или покрашенным элементам а так же ко всем пластиковым изделиям. Безвреден для всех резинотехнических изделий и безопасен для любых лако-красочных покрытий, так как не содержит агрессивных растворителей.

Образует уникальную пленку с мелкой шагренью, которая обладает эластичными свойствами и образует эффект жидких подкрылок которые работают и не теряют свои свойства при низких температурах от — 40 градусов и в жаркую погоду держится при достижения более ста градусов, устойчивость к абразиву даёт отличную замену пластиковым локерам. Глушит всю вибрацию на днище и по всем аркам во время движения автомобиля и создает тишину и комфорт в салоне.

Пороговое значение

— обработка изображений с помощью Python

Обзор
Обучение: 30 мин.
Упражнения: 65 мин.
Цели
Объясните, что такое пороговое значение и как его можно использовать.
Используйте гистограммы, чтобы определить соответствующие пороговые значения, которые будут использоваться для процесса пороговой обработки.
Примените к изображению простую двоичную пороговую обработку фиксированного уровня.
Объясните разницу между использованием оператора > или оператора < для порогового значения изображения, представленного массивом numpy.
Опишите форму двоичного изображения, созданного установкой порога через > или <.
Объясните, когда подходит метод адаптивного определения порога Оцу.
Примените адаптивную пороговую обработку к изображению с помощью метода Оцу.
Используйте функцию np.nonzero () для подсчета количества ненулевых пикселей в изображении.

В этом выпуске мы узнаем, как использовать функции снятия изображений для применения определение порога изображения. Пороговая обработка - это тип сегментации изображения , где мы меняем пиксели изображения, чтобы изображение было легче анализировать. При установлении порога мы преобразуем изображение из цветного или полутонового изображения в двоичный образ , i.е., просто черно-белое. Чаще всего мы использовать пороговые значения как способ выбора интересующих областей изображения, в то время как игнорируя части, которые нас не интересуют. Мы уже сделали несколько простых порогового значения в разделе «Управление пикселями» Skimage Images эпизод. В этом случае мы использовал простую манипуляцию с массивом NumPy для разделения пикселей, принадлежащих корневая система растения из черного фона. В этом эпизоде мы будем узнайте, как использовать функции удаления изображений для определения пороговых значений.Затем мы будем использовать маски, возвращаемые этими функциями, чтобы выбрать части изображения, которые мы интересует.

Простой порог

Взгляните на это изображение с серией грубо вырезанных форм на белом фоне. фон. Черный контур вокруг изображения не является его частью.

Теперь предположим, что мы хотим выбрать только фигуры на изображении. Другими словами, мы хотим оставить пиксели, принадлежащие фигурам, «включенными», а остальные пиксели «выключены», установив для их значений цветовых каналов нули.В В библиотеке skimage есть несколько различных методов определения пороговых значений. Мы начнем с самой простой версией, которая предполагает важный шаг человеческих Вход. В частности, в этом простом пороговом значении с фиксированным уровнем мы должны укажите пороговое значение t .

Процесс работает так. Сначала мы загрузим исходное изображение, конвертируем его в оттенки серого и размыть одним из методов из Размытый эпизод. Затем мы будем использовать > оператор для применения порога t , число в закрытом диапазоне [0.0, 1.0]. Пиксели со значениями цвета на одном сторона t будет включена, а пиксели со значениями цвета на другой стороне будет отключено. Чтобы использовать эту функцию, мы должны определить хороший значение т . Как мы можем это сделать? Ну, один из способов - посмотреть на оттенки серого гистограмма изображения. Вот гистограмма, полученная GrayscaleHistogram.py программа из Эпизод создания гистограмм, если мы запустите его на изображении цветных фигур, показанном выше.

Поскольку изображение имеет белый фон, большинство пикселей изображения являются белый. Это хорошо соответствует тому, что мы видим на гистограмме: есть всплеск около значения 1.0. Если мы хотим выбрать фигуры, а не background, мы хотим отключить пиксели белого фона, оставив пикселей для включенных фигур. Итак, мы должны выбрать значение т где-то перед большим пиком и выключите пиксели выше этого значения.

Вот несколько первых строк программы Python, применяющей простое определение порога к изображению, чтобы выполнить эту задачу.

  "" "
 * Скрипт Python для демонстрации простого определения порога.
 *
 * использование: python Threshold.py   
 * Примеры значений параметров: 2 для сигмы и 0,8 для порога
"" "
import sys
импортировать numpy как np
импорт skimage.color
импорт skimage.filters
импорт skimage.io
импортировать skimage.viewer

# получить имя файла, сигму и пороговое значение из командной строки
filename = sys.argv [1]
sigma = float (sys.argv [2])
t = float (sys.argv [3])

# читать и отображать исходное изображение
image = skimage.io.imread (fname = имя файла)
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (изображение)
viewer.show ()

Эта программа принимает три аргумента командной строки: имя файла изображения для манипулировать, сигма Гаусса, используемая на этапе размытия (который, если вы помните, из эпизода "Размытие", должно быть, плавание), и, наконец, пороговое значение t , которое должно быть плавающим в закрытом диапазон [0,0, 1,0]. Программа принимает значения командной строки и сохраняет их в переменные с именами filename , sigma и t соответственно.

Затем программа считывает исходное изображение на основе значения имени файла и отображает это.

Сейчас происходит основная работа программы.

  # размытие и оттенки серого перед установкой порога
blur = skimage.color.rgb2gray (изображение)
blur = skimage.filters.gaussian (размытие, сигма = сигма)

Сначала преобразуем изображение в оттенки серого, а затем размыть его, используя функцию skimage. filter.gaussian () , которую мы узнал об этом в эпизоде Blurring.Мы конвертируем входное изображение в оттенки серого для упрощения определения порога.

Пороговая обработка фиксированного уровня выполняется с использованием операторов сравнения numpy.

  # выполнить обратную двоичную пороговую обработку
маска = размытие <т

Здесь мы хотим включить все пиксели, значения которых меньше порогового значения, поэтому мы используем оператор меньше <, чтобы сравнить размытое изображение blur с пороговым значением t . Оператор возвращает двоичное изображение, которое мы фиксируем в маске переменной .У него только один канал, и каждое из его значений равно 0 или 1. Вот визуализация двоичного изображения, созданного операцией пороговой обработки. Программа использовала параметры сигма = 2 и t = 0,8 для создания этого изображения. Вы можете убедитесь, что области, где формы были в исходной области, теперь белые, в то время как остальная часть изображения маски черная.

Теперь мы можем применить маску к исходному цветному изображению, как мы узнали в Эпизод «Рисование и побитовые операции».

  # используйте маску, чтобы выбрать "интересную" часть изображения
sel = np.zeros_like (изображение)
сел [маска] = изображение [маска]

# отобразить результат
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (sel)
viewer.show ()

Остается только цветные фигуры из оригинала, как показано на этом изображении:

Больше практики с простым установлением порога (15 мин)
Теперь ваша очередь практиковаться. Предположим, мы хотим использовать простую пороговую обработку чтобы выбрать только цветные фигуры с этого изображения:
Сначала используйте гистограмму оттенков серого .py в программе Рабочий стол / мастерские / обработка изображений / 05-создание-гистограмм каталог для изучить оттенки серого гистограмма изображения more-junk. jpg , которое вы найдете в Рабочий стол / мастерские / обработка изображений / 07-пороговый каталог . Через гистограмма, что ты думаете, будет ли хорошее значение для порогового значения, т ?
Решение
Вот гистограмма для изображения more-junk.jpg .
Мы видим большой всплеск около 0,3 и меньший всплеск около 0,7. В пик около 0,3 представляет более темный фон, поэтому кажется, что значение t близко к 0,5 было бы хорошим выбором.
Теперь измените программу ThresholdPractice.py в Desktop / Workshops / image-processing / 07-thresholding каталог для включения пикселей над t значение и выключить пиксели ниже значения t .Для этого измените оператор сравнения меньше < до большего > . Затем выполните программа на изображении more-junk.jpg , используя разумное значение для k и значение t , полученное вами из гистограммы. Если все работает как это должен, ваш вывод должен отображать только цветные фигуры на чистом черном фон.
Решение
Вот модифицированная программа ThresholdPractice.py .
  "" "
 * Скрипт Python для отработки простых пороговых значений.*
 * использование: python ThresholdPractice.py   
"" "
import sys
импортировать numpy как np
импорт skimage.color
импорт skimage.fiters
импорт skimage.io
импортировать skimage.viewer

# получить имя файла, сигму и пороговое значение из командной строки
filename = sys.argv [1]
sigma = float (sys.argv [2])
t = float (sys.argv [3])

# читать и отображать исходное изображение
изображение = skimage.io.imread (имя = имя файла)
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (изображение)
viewer.show ()

# размытие и оттенки серого перед установкой порога
размытие = skimage. color.rgb2gray (изображение)
blur = skimage.filters.gaussian (размытие, сигма = сигма)

# выполнить бинарную пороговую обработку
# ИЗМЕНИТЬ КОД ЗДЕСЬ!
маска = размытие> т

# отображаем изображение маски
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (маска)
viewer.show ()

# используем маску, чтобы выделить "интересную" часть изображения
sel = np.zeros_like (изображение)
сел [маска] = изображение [маска]

# отобразить результат
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (sel)
viewer.show ()
  
Используя гауссиан с сигма = 2 и порогом t = 0,5, мы получаем эту маску:
И применение маски приводит к выбору фигур:

`Адаптивный порог`

Существуют также методы снятия изображений для выполнения адаптивного определения порога .Главный Преимущество адаптивного определения порога состоит в том, что значение порога t равно определяется автоматически для нас. Один из таких методов, Метод Оцу , является особенно полезно в ситуациях, когда гистограмма в градациях серого изображения имеет две вершины. Рассмотрим это изображение корневой системы кукурузы, которое мы видели. ранее в эпизоде Skimage Images.

Теперь посмотрите на гистограмму оттенков серого этого изображения, созданную нашим GrayscaleHistogram.py программа из Эпизод создания гистограмм.

Гистограмма имеет значительный пик около 0,2 и секунду, хотя и меньшую. пик очень близок к 1.0. Таким образом, это изображение является хорошим кандидатом для определения порога с помощью Метод Оцу. Математические подробности того, насколько сложна эта работа (см. документация скимэджа если вам интересно), но в результате метод Оцу находит порог значение между двумя пиками гистограммы в градациях серого.

Функция skimage.filters.threshold_otsu () может использоваться для определения адаптивный порог с помощью метода Оцу.Тогда операторы сравнения numpy могут быть привык применять его как раньше.

Вот программа Python, показывающая, как установить порог с помощью Otsu с помощью функции skimage.filters.threshold_otsu . Начнем с чтения и отображения целевое изображение.

  "" "
 * Скрипт Python для демонстрации адаптивного определения порога с использованием метода Оцу.
 *
 * использование: python AdaptiveThreshold.py  
"" "
import sys
импортировать numpy как np
импортный снимок.цвет
импорт skimage.filters
импорт skimage.io
импортировать skimage.viewer

# получить имя файла и значение сигмы из командной строки
filename = sys.argv [1]
sigma = float (sys.argv [2])

# читать и отображать исходное изображение
изображение = skimage.io.imread (имя = имя файла)
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (изображение)
viewer.show ()

Программа начинается с уже знакомого импорта и параметров командной строки. Здесь нам нужно только получить имя файла и сигму гауссовского ядра из команды строка, поскольку метод Оцу автоматически определяет пороговое значение т .Затем исходное изображение считывается и отображается.

Затем создается размытое изображение в оттенках серого.

  # размытие и оттенки серого перед установкой порога
blur = skimage.color.rgb2gray (изображение)
blur = skimage.filters.gaussian (размытие, сигма = сигма)

Определяем порог через skimage.filters.threshold_otsu () функция :

  # выполнить адаптивную пороговую обработку
t = skimage.filters.threshold_otsu (размытие)
маска = размытие> т

Функция skimage.filter.threshold_otsu () использует метод Оцу для автоматического определяет пороговое значение на основе входной гистограммы оттенков серого и возвращает его. Затем мы используем оператор сравнения > для двоичного удержания. Как мы видели раньше, пиксели выше порогового значения будут включены, пиксели ниже порогового значения будут отключены.

Для этого корневого изображения и размытия по Гауссу с сигмой 1.0, вычисленное пороговое значение составляет 0,42, а результирующая маска:

Затем мы отображаем маску и используем ее для выбора переднего плана

  зритель = skimage.viewer.ImageViewer (маска)
viewer.show ()

# используем маску, чтобы выделить "интересную" часть изображения
sel = np.zeros_like (изображение)
сел [маска] = изображение [маска]

# отобразить результат
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (sel)
viewer.show ()

Вот результат:

`Применение: измерение массы корня`

Давайте теперь перейдем к приложению, в котором мы можем применить пороговую обработку и другие методы, которые мы изучили к этому моменту. Рассмотрим эти четыре корня кукурузы системные изображения.

Теперь предположим, что нас интересует количество растительного материала на каждом изображении, и, в частности, как эта сумма меняется от изображения к изображению. Возможно изображения представляют рост растения с течением времени, или, возможно, изображения показывают четыре разных сорта кукурузы на одной фазе роста. В любом слючае, вопрос, на который мы хотели бы ответить: «Какая масса корня находится на каждом изображении?» Мы создадим программу Python для измерения этого значения для одного изображения, а затем создайте сценарий Bash для выполнения программы на каждом пробном образе в повернуть.

Наша стратегия будет такой:

Считайте изображение, преобразовав его в оттенки серого по мере чтения. За это приложению нам не нужно цветное изображение.
Размытие изображения.
Используйте метод определения порога Оцу для создания двоичного изображения, в котором пиксели те, что были частью кукурузы, белые, а все остальное - черное.
Сохраните двоичный образ, чтобы его можно было изучить позже.
Подсчитайте количество белых пикселей в двоичном изображении и разделите на количество пикселей на изображении. Это соотношение будет мерой корневой массы растения. растение в образе.
Вывести имя обработанного изображения и коэффициент массы корня.

Вот программа на Python для реализации этой стратегии измерения массы корня. Почти весь код должен быть знаком, и на самом деле он может показаться проще, чем код, над которым мы работали до сих пор, потому что мы не отображаем ни один из изображения с помощью этой программы. Наша программа предназначена для запуска и создания своих числовой результат - мера массы корня на изображении - без участия человека вмешательство.

  "" "
 * Программа Python для определения массы корня как отношения пикселей в
 * корневая система к количеству пикселей во всем изображении.
 *
 * использование: python RootMass.py  
"" "
import sys
импортировать numpy как np
импорт skimage.io
импорт skimage.filters


# получить имя файла и значение сигмы из командной строки
filename = sys.argv [1]
sigma = float (sys.argv [2])

# читать исходное изображение, преобразовывая его в оттенки серого
img = skimage.io.imread (fname = filename, as_gray = True)

Программа начинается с обычного импорта и чтения командной строки. параметры.Затем мы читаем исходное изображение на основе параметра имени файла, в оттенках серого.

Затем изображение в градациях серого размывается по Гауссу, которое определяется параметром сигма.

  # размытие перед установкой порога
размытие = skimage.filters.gaussian (img, sigma = sigma)

После этого мы создаем двоичное изображение с помощью метода Оцу для порогового значения, как и в предыдущем разделе. Поскольку программа предназначенный для вывода числовых данных без присмотра за ним человека, он делает не отображать какие-либо изображения.

  # выполнить адаптивную пороговую обработку для создания двоичного изображения
t = skimage.filters.threshold_otsu (размытие)
двоичный = размытие> т

Однако мы хотим сохранить двоичные изображения на случай, если мы захотим их изучить. позже. Вот что делает этот блок кода:

  # сохранить двоичный образ; сначала найти начало расширения файла
точка = имя_файла.index (".")
двоичное_имя_файла = имя_файла [: точка] + "-двоичный" + имя_файла [точка:]
skimage.io.imsave (fname = binary_file_name, arr = skimage.img_as_ubyte (двоичный))

Этот код выполняет небольшие манипуляции со строкой для определения имени файла. использовать при сохранении двоичного изображения. Например, если входное имя файла обрабатывается trial-020.jpg , мы хотим сохранить соответствующее двоичное изображение как trial-020-binary.jpg . Для этого мы сначала определяем индекс точка между именем файла и расширением - и обратите внимание, что мы предполагаем, что существует только одна точка в имени файла! Когда у нас есть местоположение точки, мы можем использовать разрезая, чтобы разделить строку имени файла, вставив «-binary» между конец исходного имени и расширения.Затем двоичное изображение сохраняется через вызов функции skimage.io.imsave () . Для преобразования из двоичного диапазона 0 и 1 маски в изображение уровня серого, которое можно сохранить как png, мы используем служебную функцию skimage.img_as_ubyte .

Наконец, мы можем изучить код, из-за которого существует эта программа! Этот блок кода определяет соотношение массы корня на изображении:

  # определить соотношение массы корня
rootPixels = np.nonzero (двоичный)
w = двоичный.форма [1]
h = binary.shape [0]
плотность = rootPixels / (ш * в)

# вывод в формате, подходящем для .csv
print (имя файла, плотность, sep = ",")

Напомним, что сейчас мы работаем с двоичным изображением; каждый пиксель в изображение либо нулевое (черное), либо 1 (белое). Мы хотим посчитать количество белых пикселей, что легко сделать с помощью вызова np.count_nonzero функция. Затем определяем ширину и высоту изображение через первый и второй элементы формы изображения . Тогда Коэффициент плотности рассчитывается путем деления количества белых пикселей на общее количество пикселей в изображении. Затем программа распечатает имя обрабатываемого файла и соответствующая плотность корня.

Если мы запустим программу на изображении trial-016.jpg со значением сигмы 1,5, мы бы выполнили программу так:

  python RootMass.py trial-016.jpg 1.5

, и мы увидим такой результат:

  проба-016.jpg, 0,0482436835106383

У нас есть четыре изображения для обработки в этом примере, а в реальном научном ситуации могут быть десятки, сотни или даже тысячи изображений для процесс. Чтобы избавить нас от утомительного запуска программы Python для каждого изображения, мы можем создать сценарий оболочки Bash, который будет запускать программу за нас несколько раз. Вот пример сценария, в котором предполагается, что все изображения начинаются с trial - префикс и завершение файла с расширением .jpg .Сценарий также предполагает, что изображения, программа RootMass.py и сам скрипт все находятся в одном каталоге.

  #! / Bin / bash
# Выполните определение массы корневой системы на всех изображениях следов корневой системы.

# сначала удалите существующие двоичные выходные изображения
rm * -binary.jpg

# затем выполнить программу на всех изображениях следов
для f в пробной версии - *. jpg
делать
python RootMass.py $ f 1.5
сделано

Сценарий начинается с удаления всех предыдущих версий двоичных образов.После что сценарий использует цикл для для перебора всех входных изображений, и выполнить RootMass.py на каждом образе с сигмой 1,5. Когда мы выполним сценарий из командной строки, мы увидим следующий результат:

  пробный-016.jpg, 0.0482436835106383
try-020.jpg, 0.06346941489361702
try-216.jpg, 0.14073969414893617
try-293.jpg, 0. 13607895611702128

Вероятно, было бы разумно сохранить результат наших нескольких запусков в файл что мы можем проанализировать позже.Мы можем сделать это очень легко, перенаправив выходной поток, который обычно отображается на экране, в файл. Если предположить сценарий оболочки называется rootmass.sh , это поможет:

  bash rootmass.sh> rootmass.csv

Игнорирование других изображений - мозговой штурм (10 мин)
Рассмотрим подробнее бинарные изображения, производимые продолжающаяся программа.
Наши отношения массы корня включают белые пиксели, которые не часть растения на изображении, не так ли? Пронумерованные этикетки и белые круги на каждом изображении сохраняются во время определения порога, и поэтому их пиксели включены в наши расчеты.Эти лишние пиксели может иметь небольшое влияние на соотношение масс корней, особенно на этикетках, поскольку метки на каждом изображении имеют разный размер. Как мы можем удалить метки и кружки перед вычислением соотношения, чтобы наши результаты были более точным? Проведите мозговой штурм и подумайте о некоторых вариантах, учитывая то, что у нас есть узнал пока.
Решение
Один из возможных подходов - попытаться полностью замаскировать область от каждое изображение, в частности, область, содержащую белый круг и пронумерованная этикетка.Если бы у нас были координаты прямоугольной области на изображении который содержал круг и этикетку, мы могли легко замаскировать область используя методы, которые мы изучили в Рисование и побитовые операции эпизод.
Однако при более внимательном рассмотрении двоичных изображений возникают некоторые проблемы с такой подход. Поскольку корни не всегда ограничены определенной областью на изображении, и поскольку круги и метки находятся в разных местах каждый раз у нас были бы трудности с получением одного прямоугольника это будет работать для на каждые изображение. Мы могли бы создать другую маску прямоугольник для каждого изображения, но это не практичный подход, если у нас есть сотни или тысячи изображений для обработки.
Другой подход, который мы могли бы предпринять, - применить два шага порога к изображение. Во-первых, мы могли бы использовать простую двоичную пороговую информацию для выбора и удаления белый круг и метку с изображения, а затем воспользуйтесь методом Оцу, чтобы включите пиксели в растительной части изображения.

Игнорирование большего количества изображений - реализация (30 мин)
Перейдите на рабочий стол / семинары / обработка изображений / 07-пороговое значение каталог и отредактируйте RootMassImproved.py программа. Это копия разработанная выше программа RootMass.py . Измените программу, чтобы применить простой обратный двоичный порог, чтобы удалить белый круг и метку из изображение до применения метода Оцу. Комментарии в программе покажут вам где вы должны внести свои изменения.
Решение
Вот как мы можем применить начальный цикл определения порога, чтобы удалить ярлык и кружок с изображения.
  "" "
 * Программа Python для определения массы корня как отношения пикселей в
 * корневая система к количеству пикселей во всем изображении.*
 * Эта версия применяет пороговое значение дважды, чтобы избавиться от белого
 * обведите и подпишите на изображении перед выполнением корневой массы
 * расчет соотношения.
 *
 * использование: python RootMassImproved.py  
"" "
import sys
импорт skimage.io
импорт skimage.filters

# получить имя файла и значение сигмы из командной строки
filename = sys.argv [1]
sigma = float (sys.argv [2])

# читать исходное изображение, преобразовывая его в оттенки серого
image = skimage.io.imread (fname = filename, as_gray = True)

# размытие перед установкой порога
размытие = skimage. filter.gaussian (img, sigma = sigma)

# НАПИШИТЕ КОД ЗДЕСЬ
# выполнить бинарную пороговую обработку, чтобы создать маску, которая выбирает
# белый круг и метка, чтобы мы могли удалить их позже
маска = размытие> 0,95

# НАПИШИТЕ КОД ЗДЕСЬ
# используйте только что созданную маску, чтобы удалить круг и метку с
# размытие изображения
размытие [маска] = 0

# выполнить адаптивную пороговую обработку для создания двоичного изображения
t = skimage.filters.threshold_otsu (размытие)
двоичный = размытие> т

# сохранить двоичное изображение; начало первого поиска
точка = имя_файла.index (".")
двоичное_имя_файла = имя_файла [: точка] + "-двоичный" + имя_файла [точка:]
skimage.io.imsave (fname = двоичный_имя_файла, arr = двоичный)

# определить соотношение массы корня
rootPixels = np.nonzero (двоичный)
w = binary.shape [1]
h = binary.shape [0]
плотность = float (rootPixels) / (w * h)

# вывод в формате, подходящем для .csv
print (имя файла, плотность, sep = ",")
  
Вот двоичные изображения, созданные этой программой. Мы не полностью убрали оскорбительные белые пиксели. Очертания еще остались. Однако у нас есть уменьшено количество посторонних пикселей, что должно сделать вывод более точный.
Результат улучшенной программы действительно показывает, что белые кружки и этикетки искажали соотношение масс корня:
  пробный-016.jpg, 0.045935837765957444
try-020.jpg, 0.058800033244680854
пробная-216.jpg, 0.13705003324468085
try-293.jpg, 0.13164461436170213
  

Пороговое значение изображения колонии бактерий (10 мин)
В каталоге Desktop / workshops / image-processing / 07-thresholding вы найдет изображение с именем columns01.tif ; это одно из изображений, которые вы будет работать с морфометрической задачей в конце мастерская. Сначала создайте гистограмму изображения в оттенках серого и определите пороговое значение для изображения. Затем напишите программу Python для порогового значения версия изображения в оттенках серого, оставляя пиксели в колониях бактерий «Включено», а остальные пиксели изображения «выключены».

Ключевые моменты
При установке порога создается двоичное изображение, в котором все пиксели с интенсивностью выше (или ниже) порогового значения включены, а все остальные пиксели выключены.
Двоичные изображения, созданные с помощью пороговой обработки, хранятся в двумерных массивах NumPy, поскольку они имеют только один канал значений цвета. Они являются логическими, поэтому содержат значения 0 (выключено) и 1 (включено).
Пороговая обработка может использоваться для создания масок, которые выбирают только интересные части изображения, или в качестве первого шага перед обнаружением краев или нахождением контуров.

OpenCV: порог изображения

Цель

В этом руководстве вы изучите простое определение порога, адаптивное определение порога и определение порога Оцу.
Вы познакомитесь с функциями cv.threshold и cv.adaptiveThreshold .

Простой порог

Здесь все просто. Для каждого пикселя применяется одно и то же пороговое значение. Если значение пикселя меньше порогового значения, оно устанавливается на 0, в противном случае устанавливается максимальное значение. Функция cv.threshold используется для определения порога. Первый аргумент - это исходное изображение, которое должно быть изображением в оттенках серого.Второй аргумент - это пороговое значение, которое используется для классификации значений пикселей. Третий аргумент - это максимальное значение, которое присваивается значениям пикселей, превышающим пороговое значение. OpenCV предоставляет различные типы пороговых значений, которые задаются четвертым параметром функции. Базовая установка пороговых значений, как описано выше, выполняется с использованием типа cv.THRESH_BINARY. Все простые типы пороговых значений:

Различия см. В документации типов.

Метод возвращает два выхода.Первый - это порог, который использовался, а второй выход - это изображение с пороговым значением .

Этот код сравнивает различные простые типы пороговых значений:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret, thresh3 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_BINARY_INV) ret, = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_TOZERO_INV)
title = ['Исходное изображение', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV']
изображений = [img, thresh2 , thresh3, thresh4, thresh5, thresh5]
для i в диапазоне (6):
plt.subplot (2,3, i + 1), plt.imshow (images [i], 'gray', vmin = 0, vmax = 255)
plt.title (title [i])
plt.xticks ([ ]), plt.yticks ([])
plt.show ()
Примечание
Для построения нескольких изображений мы использовали функцию plt.subplot (). Пожалуйста, ознакомьтесь с документацией matplotlib для получения более подробной информации.
Код дает следующий результат:
изображение
Адаптивный порог
В предыдущем разделе мы использовали одно глобальное значение в качестве порога.Но это может быть не во всех случаях, например если изображение имеет разные условия освещения в разных областях. В этом случае может помочь адаптивная установка пороговых значений. Здесь алгоритм определяет порог для пикселя на основе небольшой области вокруг него. Таким образом, мы получаем разные пороговые значения для разных областей одного и того же изображения, что дает лучшие результаты для изображений с различным освещением.
В дополнение к параметрам, описанным выше, метод cv.adaptiveThreshold принимает три входных параметра:
adaptiveMethod решает, как рассчитывается пороговое значение:
blockSize определяет размер области окрестности, а C - это константа, которая вычитается из средней или взвешенной суммы пикселей окрестности.
В приведенном ниже коде сравнивается глобальное и адаптивное пороговое значение для изображения с различным освещением:
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
cv.THRESH_BINARY, 11,2) cv
.THRESH_BINARY, 11,2)
title = ['Исходное изображение', 'Глобальное пороговое значение (v = 127)',
'Адаптивное среднее пороговое значение', 'Адаптивное пороговое значение по Гауссу']
изображений = [img, th2, th3, th4]
для i в диапазоне (4):
plt.subplot (2,2, i + 1), plt.imshow (images [i], 'gray')
plt.title (title [i])
plt.xticks ([]), plt.yticks ([ ])
plt.show ()
Результат:
изображение
Бинаризация Оцу
При глобальном пороговом использовании мы использовали произвольно выбранное значение в качестве порога. В отличие от этого, метод Оцу избегает необходимости выбирать значение и определяет его автоматически.
Рассмотрим изображение только с двумя различными значениями изображения (бимодальное изображение ), где гистограмма будет состоять только из двух пиков.Хороший порог находится посередине этих двух значений. Точно так же метод Оцу определяет оптимальное глобальное пороговое значение из гистограммы изображения.
Для этого используется функция cv.threshold (), где cv.THRESH_OTSU передается как дополнительный флаг. Пороговое значение можно выбрать произвольно. Затем алгоритм находит оптимальное пороговое значение, которое возвращается в качестве первого вывода.
Посмотрите на пример ниже. Входное изображение представляет собой зашумленное изображение. В первом случае применяется глобальное пороговое значение со значением 127.Во втором случае пороговое значение Оцу применяется напрямую. В третьем случае изображение сначала фильтруется с помощью гауссова ядра 5x5 для удаления шума, затем применяется пороговое значение Оцу. Посмотрите, как фильтрация шума улучшает результат.
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
ret2, th3 = cv.threshold (img, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU) ret3, th4 = cv.threshold (blur) , 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
изображений = [img, 0, th2,
img, 0, th3,
blur, 0, th4]
заголовков = ['Исходное шумное изображение', 'Гистограмма ',' Глобальное пороговое значение (v = 127) ',
' Исходное шумное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу",
' Гауссово фильтрованное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу"]
для i в диапазоне (3):
plt.подзаголовок (3,3, i * 3 + 1), plt.imshow (изображения [i * 3], 'серый')
plt.title (заголовки [i * 3]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])
plt.subplot (3,3, i * 3 + 2), plt.hist (images [i * 3] .ravel (), 256)
plt.title (title [i * 3 + 1]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])
plt.subplot (3,3, i * 3 + 3), plt.imshow (изображения [i * 3 + 2 ], 'серый')
plt.title (заголовки [i * 3 + 2]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])
plt.show ()
Результат:
изображение
Как работает бинаризация Оцу?
В этом разделе демонстрируется реализация бинаризации Оцу в Python, чтобы показать, как это на самом деле работает.2 \ frac {P (i)} {q_2 (t)} \]
Он фактически находит значение t, которое находится между двумя пиками, так что отклонения для обоих классов минимальны. Это можно просто реализовать в Python следующим образом:
hist_norm = hist.ravel () / hist.sum ()
Q = hist_norm.cumsum ()
бункеров = np.arange (256)
fn_min = np. inf
порог = -1
для i в диапазоне (1,256):
p1, p2 = np.hsplit (hist_norm, [i])
q1, q2 = Q [i], Q [255] -Q [i]
, если q1 <1.e-6 или q2 <1.e-6:
продолжить
b1, b2 = np.hsplit (bins, [i])
m1, m2 = np.sum (p1 * b1) / q1, np. сумма (p2 * b2) / q2
v1, v2 = np.sum (((b1-m1) ** 2) * p1) /q1,np.sum (((b2-m2) ** 2) * p2 ) / q2
fn = v1 * q1 + v2 * q2
if fn
fn_min = fn
thresh = i
ret, otsu = cv.threshold (blur, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv. THRESH_OTSU) print ("{} {}". Format (thresh, ret))
Дополнительные ресурсы
Цифровая обработка изображений, Рафаэль К.Гонсалес
Упражнения
Для бинаризации Оцу доступны некоторые оптимизации. Вы можете поискать и внедрить его.
Оптимизированный мониторинг сейсмического порога - Часть 1: Обработка в регионах
- Непрерывный мониторинг сейсмического порога - это метод, который был разработан в течение последних нескольких лет для оценки верхнего предела магнитуды возможных сейсмических событий, которые могли произойти в географической целевой области . Этот метод обеспечивает непрерывный временной мониторинг с заданным уровнем достоверности и может применяться в зависимости от места, региона или всего мира.¶ В этой статье (Часть 1) и в сопутствующей статье (Часть 2) мы обращаемся к проблеме оптимизации подхода, ориентированного на конкретный сайт, с целью достижения максимально возможных возможностей автоматического мониторинга особенно интересных областей. В данной статье рассматривается применение этого метода в тех случаях, когда доступна региональная сеть мониторинга. В частности, мы проанализировали события из региона вокруг ядерного полигона на Новой Земле, чтобы разработать набор оптимизированных параметров обработки для массивов SPITS, ARCES, FINES и NORES.На основе анализа событий калибровки мы получили значения для задержек управления формированием луча, полос фильтров, кратковременных средних длин (STA), времен прохождения фазы (волны P и S ) и соотношения амплитуды и величины для каждого множество. Используя эти параметры для порогового мониторинга испытательного полигона Новая Земля, мы получаем возможность мониторинга в диапазоне м _б 2.0 и 2.5 в нормальных шумовых условиях.¶ Преимущество использования сети, а не отдельной станции или массива, для целей мониторинга становится особенно очевидным в интервалы с высокой глобальной сейсмической активностью (последовательности афтершоков), высокими уровнями сейсмического шума (ветер, волны на воде, ледяные трещины) или отключениями станций. . За период ноябрь-декабрь 1997 г. все временные интервалы с порогами магнитуды сети, превышающими м _б 2.5 были проанализированы визуально, и мы обнаружили, что все эти пороговые пики могут быть объяснены телесейсмическими, региональными или локальными сигналами от событий за пределами испытательного полигона Новая Земля.Таким образом, в пределах уровня достоверности, обеспечиваемого методом, мы можем сделать вывод, что в течение этого двухмесячного временного интервала на испытательном полигоне Новая Земля не происходило сейсмических событий с магнитудой более 2,5. В качестве примера, представляющего особый интерес в контексте мониторинга, мы применяем оптимизированная пороговая обработка массива SPITS для временного интервала около 16 августа 1997 г. м _б 3.5 событие в Карском море. Мы показываем, что эта обработка позволяет нам обнаружить второе, меньшее событие с того же места ( м _б 2.6), произошедшее примерно через 4 часа. Это второе событие не было автоматически определено стандартной обработкой.
Пространственная и временная обработка пороговых данных для обнаружения прогрессирующей глаукомной потери поля зрения | Глаукома | JAMA Офтальмология
Цель Оценить влияние пространственной и временной фильтрации данных порогового поля зрения на способность точечной линейной регрессии (PLR) обнаруживать прогрессирующую потерю поля зрения при глаукоме.
Методы Данные продольного поля зрения (образец контрольных точек программы 30-2 Full-Threshold) моделировались с использованием компьютерной модели развития поля зрения при глаукоме. Такой подход позволил создать «золотой стандарт», поскольку можно было генерировать и анализировать сопоставимые данные поля зрения без вариабельности. Были образованы четыре сгруппированных прогрессирующих дефекта, состоящих из 2, 3, 9 и 18 участков соответственно, каждое со скоростью развития -1 и -2,5 дБ / год.Поточечная линейная регрессия использовалась для определения прогрессивных тестовых участков (критерий прогрессирования статистически значимого наклона ≤ -1 дБ / год, P <0,05). Каждую серию полей зрения анализировали после следующих трех процедур: (1) отсутствие фильтрации (необработанные данные), (2) гауссовское пространственное обладание (сетка 3 × 3) и (3) временная обработка (скользящее среднее 2 полей). Влияние пространственной и временной обработки на дискриминирующую способность PLR для обнаружения прогрессии количественно оценивали путем сравнения с золотым стандартом.
Результаты Пространственная обработка снизила чувствительность PLR до уровней ниже, чем достигается для анализа необработанных данных для небольших прогрессирующих дефектов (≤9 местоположений) или при низкой истинной скорости прогрессирования (-1 дБ / год). В этих условиях пространственная обработка вызвала небольшое улучшение специфичности PLR. Пространственная обработка только улучшила чувствительность PLR по сравнению с необработанными уровнями, когда прогрессирующие дефекты были большими и быстро менялись (скорость прогрессирования -2,5 дБ / год). Временная обработка дала стабильное улучшение чувствительности PLR для всех размеров дефектов и истинной скорости прогрессирования.Повышение чувствительности точечной линейной регрессии, обеспечиваемое временной обработкой, позволило обнаружить прогрессию на 2–3 поля зрения раньше, чем при анализе необработанных данных. Специфичность немного снизилась в результате временной обработки, но осталась на уровне 89% или выше для всех изученных условий.
Выводы Гауссовская пространственная обработка снижает дискриминирующую способность PLR с низкими истинными скоростями прогрессирования или небольшими прогрессивными размерами дефектов и, следовательно, имеет ограниченное применение для обнаружения прогрессирующей потери поля зрения.Временная обработка улучшает чувствительность PLR и сокращает количество тестов, необходимых для обнаружения прогрессирующей потери с минимальной потерей специфичности.
Клиническая значимость Методы обработки изображений могут применяться к пороговым данным поля зрения, чтобы повысить чувствительность или специфичность PLR для определения прогрессивного изменения. Это исследование демонстрирует, что временная обработка может помочь в обнаружении значительной прогрессирующей потери поля зрения с меньшим количеством результатов испытаний, чем необработанные данные.
ПОРОГОВОЙ ВИЗУАЛЬНЫЙ полевой анализ представляет собой важный компонент полного обследования глаза при глаукоме и связанных с ней патологических аномалиях глаза. Оценка поля зрения помогает клиницистам обнаружить начало потери зрительной функции и контролировать существующие области потери чувствительности. Оценка зрительной функции с помощью анализа порогового поля зрения обеспечивает количественные измерения как пространственного расположения, так и величины потери чувствительности в исследуемой области.Однако поле зрения не является стабильной величиной, и измерения пороговой чувствительности могут физиологически изменяться в течение относительно коротких периодов (минут) или более длительных периодов (дней). Эта изменчивость (или «шум») встречается у всех людей и вызывается множеством факторов, включая колебания реакции пациента ¹ и циклические изменения чувствительности. Вариабельность также зависит от порогового алгоритма ² ^-4 и, как было показано, становится больше в областях с патологически сниженной чувствительностью.¹ ^{, 5} ^-8
Наличие изменчивости затрудняет идентификацию тестовых участков с прогрессирующей потерей зрения, маскируя прогрессивные изменения, особенно при постепенном снижении чувствительности. Соответственно, многие многоцентровые клинические испытания глаукомы показали, что необходимо большое количество полей зрения, чтобы точно отличить истинное прогрессирование поля зрения от межтестовой изменчивости. Для извлечения информации о прогрессирующих потерях (сигнале) из изменчивости (шума) могут использоваться различные статистические подходы, включая анализ тенденций, такой как линейная регрессия пороговой чувствительности в каждом месте испытания.Было высказано предположение, что точечная линейная регрессия (PLR) является преимуществом, поскольку она может определять низкие показатели прогрессирования. ⁹ Тем не менее, в предыдущих отчетах предполагалось, что требуется не менее 8 результатов ежегодных тестовых полей зрения для обнаружения постепенно прогрессирующих тестовых мест с использованием этого метода. ¹⁰ ^{, 11} Хотя более частое тестирование может сократить интервал для определения истинно прогрессирующих локализаций, этот подход к сокращению времени обнаружения требует больше клинических ресурсов, а также имеет убывающую отдачу.¹² В идеале было бы клинически выгодно идентифицировать прогрессирующую потерю с меньшим количеством результатов тестов.
Обработка изображений используется в информатике для извлечения информации за счет уменьшения шума матриц цифровой информации. ¹³ Эта обработка включает в себя вычислительную обработку исходных значений данных с помощью заранее определенного математического «процесса» или фильтра. В науке о зрении пространственная обработка (или фильтрация) была применена к сеточным образцам результатов тестов порогового поля зрения.Этот метод сглаживает поверхность поля зрения, заменяя каждый исходный порог средневзвешенным значением окрестности, тем самым уменьшая локальный шум, создаваемый изменчивостью. Сообщается, что пространственная обработка значений периметрической пороговой чувствительности с использованием фильтра Гаусса может быть полезна для количественной оценки локальной пространственной изменчивости, ¹⁴ улучшения прогнозирующей способности будущих пороговых значений с использованием PLR, ¹⁵ и уменьшения изменчивости пороговых значений теста-ретеста при глаукоме.¹⁶ Последние 2 из этих результатов побудили предположить, что пространственная обработка данных перед анализом для обнаружения изменений может повысить соотношение прогрессия (сигнал) - вариабельность (шум) и, следовательно, может улучшить способность обнаруживать поле зрения. изменять. Также разумно предположить, что, поскольку изменчивость поля зрения происходит во времени, временное пороговое усреднение (временная обработка) также может быть полезным. Это исследование оценивает и сравнивает эффекты 2 методов обработки данных порогового поля зрения - пространственной и временной обработки - для обнаружения прогрессирующей потери поля зрения с помощью PLR.
Данные продольного глаукомного поля зрения (образец контрольных точек программы 30-2 Full-Threshold) были смоделированы с использованием ранее описанной модели, которая включает многие аспекты поведения поля зрения. ¹¹ Эта модель имитирует наборы полей зрения с полным порогом между предопределенными начальным и заключительным тестами. Моделирование позволяет управлять многими переменными, которые влияют на пороговую чувствительность, включая краткосрочные и долгосрочные колебания, и, следовательно, позволяет построить «золотой стандарт», поскольку данные могут быть смоделированы из одних и тех же начальных и окончательных тестов без вариаций.
С помощью моделирования были получены прогрессивные дефекты полуполевого поля трех размеров; маленькие (2 и 3 соседних по горизонтали тестовых местоположения), средние (9 точек, расположенных в квадрате 3 × 3) и большие (18 сгруппированных местоположений в форме дуги). Пространственное расположение этих дефектов показано на рисунке 1. Для каждого размера прогрессирующего дефекта использовались две истинные скорости прогрессирования, при этом каждое тестовое местоположение в прогрессивной области изменялось на –1 дБ / y и –2,5 дБ / y.
Каждый набор смоделированных полей зрения имел 2 дБ кратковременного колебания и 1 дБ долговременного колебания, типичные значения для пациентов с глаукомой, у которых раннее повреждение оценивается с помощью стратегии лестницы 4-2.¹⁷ Каждый моделируемый набор состоял из 10 последовательных полей зрения, что эквивалентно 10 годам ежегодного тестирования. В этом исследовании было выполнено 20 итераций моделирования для каждого прогрессирующего дефекта.
Каждый набор полей зрения был проанализирован после (1) без обработки (необработанные пороговые данные), (2) обработки с помощью ранее описанного пространственного фильтра Гаусса, ¹⁵ ^{, 16} и (3) обработки с помощью временного фильтра с двумя полями. (скользящая средняя). Гауссова пространственная обработка была выполнена с использованием сетки 3 × 3, как показано на рисунке 2A.Каждая ячейка фильтра содержит различный вес, настроенный таким образом, что сетка образует гауссов профиль под любым углом. Фильтр центрируется в месте тестирования, и пороговые значения, лежащие в основе каждой ячейки фильтра, умножаются на соответствующий вес. Сумма этих взвешенных пороговых произведений делится на сумму весов фильтров для получения пространственно обработанного порогового значения, которое заменяет исходное центральное значение сетки. Пространственная обработка выполнялась в каждой точке тестирования путем перемещения фильтра по всем точкам поля зрения.Если сетка выходит за край поля зрения, в обработку включаются только занятые ячейки.
Временная обработка заключалась в замене порога в каждом месте на средний порог в том же месте из текущего и одного непосредственно предшествующего теста. Это эквивалентно скользящей средней двух результатов теста. Временная обработка диктует, что первое поле в наборе тестов не может быть обработано, потому что не доступны предыдущие пороговые значения.Пример временной обработки в одном месте тестирования показан на рисунке 2B.
Необработанные, пространственно обработанные и временно обработанные наборы были впоследствии проанализированы отдельно с использованием анализа PLR для определения местоположений прогрессивных тестов. Были определены прогрессивные тестовые площадки; те, у которых наклоны линий статистически значимой регрессии были равны -1 дБ / год ( P <0,05) или хуже. Этот критерий прогрессирования был основан на использовании в предыдущих исследованиях прогрессирующей потери поля зрения.⁹ ^{, 19} ^-21
Способность PLR обнаруживать прогрессивные тестовые местоположения (чувствительность) и непрогрессивные тестовые местоположения (специфичность) количественно оценивалась для каждого последовательного поля путем сравнения с данными золотого стандарта для необработанных, пространственно обработанных или временно обработанных пороговых данных для каждого прогрессирующего дефекта и истинной скорости прогресса. Золотой стандарт состоял из набора полей зрения, созданных с использованием тех же прогрессирующих дефектов, но без глаукомных уровней вариабельности.Это выполнялось для каждого поля на каждой итерации моделирования. Для каждого условия рассчитывались средняя чувствительность и специфичность.
Было обнаружено, что влияние пространственной обработки на чувствительность зависит как от количества прогрессивных тестовых участков, так и от истинной скорости прогрессирования. При небольших прогрессирующих дефектах (2 или 3 прогрессивных тестовых местоположения) пространственная обработка (рис. 3, кружки) вызвала снижение чувствительности PLR для обнаружения прогрессивных тестовых местоположений по сравнению с необработанными данными (квадраты).Как показано на рисунках с 3A по 3D, этот эффект был обнаружен при обеих истинных скоростях прогрессирования, оцененных в этом исследовании (-1 дБ / год и -2,5 дБ / год), хотя большее снижение чувствительности было обнаружено для самого низкого уровня. истинная скорость прогрессирования (-1 дБ / год). Для этой низкой истинной скорости прогрессирования снижение чувствительности, вызванное пространственной фильтрацией, увеличивалось, когда в рамках регрессионного анализа использовалось больше полей, а когда анализ основывался на 9 или более результатах теста поля зрения, чувствительность снижалась до 0.С прогрессирующими дефектами среднего или большого размера (9 или 18 прогрессирующих участков), показанными на рис. 3E – H, пространственная фильтрация привела к повышению чувствительности для максимальной истинной скорости прогрессирования, исследованной в этом исследовании (-2,5 дБ / год). Для этой скорости прогрессирования улучшение чувствительности, обеспечиваемое пространственной фильтрацией, было максимальным, когда для анализа были доступны 6 лет наблюдения, когда необработанная средняя чувствительность около 40% была увеличена до более чем 80% с помощью пространственной обработки.При большем количестве доступных результатов испытаний улучшение чувствительности, обеспечиваемое пространственной обработкой, было снижено. При уровне прогрессии -1 дБ / год пространственная обработка не дала такого же улучшения чувствительности. Умеренное улучшение чувствительности (максимальное увеличение на 10%) произошло, когда для анализа было доступно небольшое количество (≤7) результатов тестирования поля зрения, но это улучшение было потеряно, когда количество доступных полей увеличилось до 8 или более.
Временная обработка (рисунок 3, треугольники) привела к улучшению способности PLR по сравнению с необработанными данными правильно определять действительно прогрессивные тестовые местоположения для всех размеров прогрессирующих дефектов и при всех истинных скоростях прогрессирования, изученных в этом исследовании, как показано на рисунке 3A. через H.Было обнаружено, что степень пользы от временной обработки зависит от истинной скорости прогрессирования и количества результатов тестирования поля зрения, доступных для использования с помощью регрессионного анализа. Повышение чувствительности не было связано с количеством прогрессивных тестовых участков. Для истинной скорости прогрессирования -1 дБ / год было обнаружено улучшение чувствительности примерно на 20% по сравнению с необработанными данными (рис. 3A, C, E и G). Это улучшение постепенно уменьшалось с 6 или более результатами испытаний, доступными для PLR, и снизилось до 5–10% после 10 «симуляционных лет» наблюдения.При более высоких скоростях истинного прогрессирования, таких как −2,5 дБ / год, показанных на рис. 3B, D, F и H, временная обработка обеспечивала улучшение чувствительности примерно на 30%, когда были доступны 5 результатов испытаний поля зрения, и позволяла определять чувствительность. PLR превышает 70% при наличии всего 6 результатов испытаний. При такой скорости развития временная обработка продолжала приносить пользу PLR для 10 доступных полей. Таким образом, когда доступно 10 или меньше результатов тестирования, вероятный выигрыш в чувствительности, обеспечиваемый временной обработкой, может позволить PLR обнаруживать прогрессивные тестовые местоположения до 3 полей зрения раньше, чем при использовании необработанных данных.
Пространственная обработка привела к небольшому улучшению способности PLR правильно определять непрогрессивные тестовые местоположения (до 2%) по сравнению с анализом необработанных данных для всех размеров прогрессирующего дефекта при истинной скорости прогрессирования -1 дБ / год (Рисунок 4A , C, E и G). Следует признать, что критерий, используемый в этом исследовании для обнаружения прогрессирования (-1 дБ / год [ P <0,05]), уже дает высокие уровни специфичности (≥95%) до обработки.Для более высокой истинной скорости прогрессирования –2,5 дБ / год аналогичное улучшение произошло для прогрессирующих дефектов размером 2, 3 и 9 тестовых участков (рис. 4B, D и F). Однако, как показано на рисунках 4G и H, пространственная обработка вызывала небольшое снижение специфичности, когда размер прогрессивного дефекта превышал размер пространственного фильтра. Это снижение было небольшим (до 3%) и, по-видимому, не зависело от количества результатов тестирования поля зрения, включенных в регрессионный анализ.
Рисунок 4 демонстрирует, что временная обработка имела небольшой отрицательный эффект на специфичность PLR, снижая специфичность до 10% по сравнению с необработанными пороговыми данными.Этот вредный эффект уменьшился по мере того, как для анализа было доступно больше результатов испытаний поля зрения. По данным временной обработки, специфичность ни разу не была ниже 89%.
Клиническое ведение глаукомы требует дифференциации случаев стабильного и прогрессирующего заболевания для определения эффективности схем лечения. В настоящее время это определение обычно основывается на продольных сериях результатов тестирования поля зрения. Прогрессирование поля зрения также является основным критерием оценки результатов многоцентровых клинических исследований глаукомы.К сожалению, смешивающий эффект вариабельности, присутствующей как внутри, так и между тестами поля зрения, затрудняет идентификацию истинной прогрессирующей потери. Эта путаница такова, что если снижение пороговой чувствительности из-за активной патологической аномалии не является достаточным для превышения патофизиологической вариабельности, невозможно различить прогрессирующую потерю поля зрения и вариабельность. Это означает, что небольшие, но клинически значимые прогрессирующие потери трудно идентифицировать.Одним из статистических подходов, который был применен к этой проблеме, является анализ тенденций, при котором одна или несколько переменных поля зрения могут отслеживаться с течением времени, что позволяет извлекать прогрессивный сигнал из шума изменчивости. Один тип этого метода, линейный регрессионный анализ, использовался для сводных (глобальных) показателей поля зрения, таких как среднее отклонение и стандартное отклонение образца, тестовые зоны полуполя глаукомы и отдельные тестовые местоположения (точечно). Для каждого из них существует несколько критериев, которые можно выбрать для определения приемлемых уровней чувствительности и специфичности.Как правило, глобальные индексы оказались специфичными, но относительно нечувствительными к обнаружению ранних, незаметных изменений, поскольку небольшие прогрессивные области усредняются. ²² И наоборот, PLR может быть очень чувствительным к небольшим прогрессирующим дефектам, но может не обладать специфичностью из-за высокой вариабельности, присутствующей в отдельных тестовых точках. Отсутствие независимого эталонного стандарта для количественной оценки успешности методов, используемых для обнаружения прогрессирующей глаукомной потери поля зрения, вызвало серьезные споры относительно того, какая переменная демонстрирует самую высокую дискриминационную способность для обнаружения прогрессирующей потери при использовании с линейной регрессией, а также по критериям, которые следует применять к каждому.В каждом из текущих многоцентровых клинических исследований глаукомы используются разные критерии для определения прогрессирования потери поля зрения. ²³ ^-26
В этом исследовании мы оценили использование 2 методов обработки изображений, которые можно применить к пороговым данным поля зрения после сбора и до статистического анализа изменений. Цель таких процедур - помочь улучшить идентификацию прогрессирующих и стабильных полей зрения с использованием имеющихся данных. С помощью компьютеров оба метода относительно быстро и легко применимы к пороговым данным и не зависят от стратегии определения порога или периметрических инструментов, хотя согласованность должна поддерживаться на протяжении всей серии полей зрения.Пространственная обработка была оценена, поскольку предыдущие исследователи предположили ее потенциальную роль в содействии обнаружению прогрессирующей потери. ¹⁶ Временная обработка была оценена, потому что такая методика фильтрации представляет логический подход к временной природе изменчивости порога. Использование проверенной имитационной модели ¹¹ для генерации рядов продольных полей зрения с типичными глаукомными кратковременными и долгосрочными флуктуациями и без них позволило количественно оценить производительность обоих методов обработки с различными размерами прогрессирующих дефектов и истинной скоростью прогрессирования.
Ранее исследователи показали, что пространственная обработка улучшает повторяемость оценок с полным порогом. ¹⁶ В этом исследовании было продемонстрировано, что в большинстве условий прогрессирования пространственная обработка действительно незначительно улучшает способность PLR правильно определять стабильные тестовые местоположения. Однако также было замечено, что для небольшого количества кластеризованных прогрессивных тестовых местоположений (меньше или равного размеру пространственного фильтра, 9 местоположений) или при низкой истинной скорости прогрессии (-1 дБ / год) пространственная обработка снижает чувствительность до уровень ниже достигнутого путем анализа необработанных данных.Похоже, что хотя конкретная процедура пространственной обработки по Гауссу, использованная в этом исследовании, уменьшила пороговую изменчивость (шум) в непрогрессивных местоположениях, тем самым улучшив специфичность, она также уменьшила прогрессивные потери (сигнал), что привело к снижению чувствительности. Это открытие было ожидаемым, учитывая, что использование методов пространственной обработки в информатике предполагает, что пиксели (или, в случае полей зрения, тестовые места) меньше, чем любая из важных деталей, ¹³, что явно не относится к ограниченным размер матрицы поля зрения.Более того, отрицательный эффект пространственной фильтрации был наибольшим в условиях, при которых наиболее трудно обнаружить прогрессирование: небольшие прогрессирующие дефекты или низкие истинные скорости прогрессирования. Также было замечено, что при комбинациях самого большого прогрессирующего дефекта (18 кластерных местоположений) и самой высокой истинной скорости прогрессирования (-2,5 дБ / год) пространственная обработка также приводила к небольшому, но последовательному снижению специфичности. Этот эффект можно объяснить артефактическим увеличением порогов непрогрессивных точек, непосредственно примыкающих к истинным прогрессивным местоположениям при пространственной обработке.Хотя в наших экспериментальных условиях степень потери специфичности незначительна, возможно, что для сценариев несмежных и / или более быстрых темпов истинного прогрессирования результирующее влияние на специфичность может стать значительным. Еще одно интересное наблюдение заключается в том, что прогрессивные дефекты, состоящие из 9 или 18 тестовых участков с истинными скоростями прогрессивных потерь -1 дБ / г, изначально получают выигрыш в чувствительности от пространственной обработки, который становится снижением чувствительности, когда доступны от 7 до 8 результатов тестирования.Вполне вероятно, что это является результатом постепенного уменьшения сигнала информации о прогрессировании посредством пространственной обработки по мере того, как больше информации становится доступной для PLR.
Влияние временной обработки на продольные пороговые данные более предсказуемо, чем пространственная обработка. Мы показываем, что временная обработка обеспечивает постоянный прирост чувствительности, когда с помощью PLR анализируется менее 10 полей. В зависимости от истинной скорости прогрессирования временная обработка обеспечивает чистую экономию от 1 до 3 полей зрения по сравнению с необработанными пороговыми данными при применении до PLR.Как и ожидалось, степень выгоды уменьшается с более доступными результатами тестирования. Однако временная обработка также имела умеренное отрицательное влияние на специфичность. Использование строгого критерия прогрессии (значительный наклон ≤ -1 дБ / год), демонстрирующего высокую специфичность, гарантировало, что специфичность не была существенно нарушена. Из рисунков 3 и 4 легко увидеть, что для менее чем 10 доступных результатов поля зрения усиление чувствительности всегда превышает потерю специфичности, обеспечивая чистый дискриминирующий выигрыш в мощности.
Эти данные показывают, что методы обработки изображений могут применяться к пороговым данным поля зрения. В зависимости от применяемого метода обработки можно повысить чувствительность или специфичность. Когда для анализа доступно мало результатов теста, оказывается, что временная обработка увеличивает чувствительность PLR для обнаружения прогрессирующей потери поля зрения, тем самым уменьшая количество результатов теста, необходимых для обнаружения прогрессирования, без значительного ущерба для специфичности.Использование пространственной обработки, похоже, не дает последовательного преимущества по сравнению с анализом необработанных данных, а в некоторых случаях значительно снижает способность обнаруживать небольшие, постепенные прогрессивные изменения.
Принята к публикации 5 сентября 2001 г.
Это исследование было частично поддержано грантом EY-03424 Национального института глаз, Бетесда, Мэриленд (доктор Джонсон) и Фондом исследований глаукомы, Сан-Франциско, Калифорния (доктора Джонсон и Чаухан).
Это исследование было частично представлено на ежегодном собрании Ассоциации исследований зрения в офтальмологии, Форт-Лодердейл, Флорида, 2 мая 2000 г.
Автор, отвечающий за переписку, и оттиски: Пол Г. Д. Спрай, доктор философии, Бристольская глазная больница, Нижняя Модлин-стрит, Бристоль BS1 2LX, Англия (электронная почта: [email protected]).
1. Хенсон DBChaudry SArtes PHFaragher EBAnsons Вариабельность ответа в поле зрения: сравнение неврита зрительного нерва, глаукомы, глазной гипертензии и нормальных глаз. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2000; 41417-421 Google Scholar2.Johnson CAChauhan BCShapiro LR Свойства лестничных процедур для оценки порогов в автоматизированной периметрии. Invest Ophthalmol Vis Sci. 1992; 332966-2974Google Scholar3.Flanagan JGWild JMTrope Оценка GE для FASTPAC, новой стратегии оценки пороговых значений с помощью анализатора поля Хамфри в глаукомной популяции. Офтальмология. 1993; 100949-954Google ScholarCrossref 4.О'Брайен CPoinoosawmy DWu JHitchings R Оценка пороговой программы Humphrey FASTPAC при глаукоме. Br J Ophthalmol. 1994; 78516-519Google ScholarCrossref 5.Heijl Алиндгрен Голссон J Нормальная изменчивость статических периметрических пороговых значений в центральном поле зрения. Arch Ophthalmol. 1987; 1051544-1549Google ScholarCrossref 6.Weber JRau S Свойства периметрических порогов нормального и глаукомного глаза. Ger J Ophthalmol. 1992; 179-85Google Scholar7.Chauhan BCTompkins JDLeBlanc RPMcCormick TA Характеристики кривых частоты видимости у здоровых субъектов, пациентов с подозрением на глаукому и пациентов с глаукомой. Invest Ophthalmol Vis Sci. 1993; 343534-3540Google Scholar8.Spry PGDJohnson CAMcKendrick AMTurpin Компоненты изменчивости стандартной автоматизированной периметрии и периметрии технологии удвоения частоты. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2001; 421404–1410Google Scholar9.Fitzke FWHitchings RAPoinoosawmy DMcNaught AICrabb DP Анализ развития поля зрения при глаукоме. Br J Ophthalmol. 1996; 8040-48Google ScholarCrossref 10.Katz JSommer AGaasterland DEAnderson DR Сравнение аналитических алгоритмов обнаружения глаукомной потери поля зрения. Arch Ophthalmol. 1991; 10
-1689Google ScholarCrossref 11.Spry PGDBates ABJohnson CAChauhan BC Моделирование данных продольного порогового поля зрения. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2000; 412192-2200 Google Scholar 12. Wild JMHutchings NHussey МКФланаган JGTrope GE Точечная одномерная линейная регрессия периметрической чувствительности в зависимости от времени наблюдения при глаукоме. Офтальмология. 1997; 104808-815Google ScholarCrossref 13.
Russ JC Справочник по обработке изображений .Boca Raton, Fla CRC Press, 1995;
14 Крабб Д.П. Эдгар DFFitzke FWMcNaught AIWynn HP Новый подход к оценке изменчивости данных поля зрения с помощью техники обработки изображений. Br J Ophthalmol. 1995; 79213-217Google ScholarCrossref 15.Crabb Д.П.Фицке FWMcNaught AIEdgar DFHitchings RA Улучшение прогноза развития поля зрения при глаукоме с использованием пространственной обработки. Офтальмология. 1997; 104517-524Google ScholarCrossref 16. Fitzke FWCrabb DPMcNaught AIEdgar DFHitchings RA Обработка изображений компьютеризированных данных поля зрения. Br J Ophthalmol. 1995; 79207-212Google ScholarCrossref 17.Flammer JDrance SMZulauf M Дифференциальный световой порог: краткосрочные и долгосрочные колебания у пациентов с глаукомой, нормального контроля и пациентов с подозрением на глаукому. Arch Ophthalmol. 1984; 102704-706Google ScholarCrossref 18.Крабб Д.П.Фицке FWHitchings RA Прогнозирование долгосрочного исхода поля зрения при прогрессирующей глаукоме с использованием серий полей различной длины. Invest Ophthalmol Vis Sci. 1996; 37suppl1913Google Scholar19.Birch MKWishart PKO'Donnell Н.П. Определение прогрессирующей потери поля зрения в последовательных полях зрения Хамфри. Офтальмология. 1995; 1021227-1234Google ScholarCrossref 20. Viswanathan ACHitchings Р.А.Фицке FW Как часто пациенты нуждаются в тестах поля зрения? Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 1997; 235563-568Google ScholarCrossref 21.Viswanathan ACFitzke FWHitchings RA Раннее обнаружение прогрессирования поля зрения при глаукоме: сравнение PROGRESSOR и STATPAC 2. Br J Ophthalmol. 1997; 811037-1042Google ScholarCrossref 22. Chauhan BCDrance С.М.Дуглас GR Использование показателей поля зрения для выявления изменений поля зрения при глаукоме. Invest Ophthalmol Vis Sci. 1990; 31512-520Google Scholar 23.Advanced Glaucoma Intervention Study, 2: оценка и надежность теста поля зрения. Офтальмология. 1994; 1011445-1455Google ScholarCrossref 24.Katz J Системы оценки для измерения прогрессирования потери поля зрения в клинических испытаниях лечения глаукомы. Офтальмология. 1999; 106391-395Google ScholarCrossref 25.Musch DCLichter PRGuire KEStandardi CL. Совместное первоначальное исследование лечения глаукомы: дизайн исследования, методы и исходные характеристики включенных пациентов. Офтальмология. 1999; 106653-662Google ScholarCrossref 26.Leske MCHeijl AHyman LBengtsson B Исследование ранней манифестной глаукомы: дизайн и исходные данные. Офтальмология. 1999; 1062144-2153Google ScholarCrossref
Control Black Rock Processing location: как найти зону миссии Threshold
Где находится под контролем Black Rock Processing? Приключение Remedy - это завораживающее и озадачивающее время. Таким образом, довольно легко заблудиться в коридорах Старого дома, бросающего вызов гравитации.Примерно через три или четыре часа вы будете направлены в Black Rock Processing во время миссии «Порог», и это окажется одной из самых труднодоступных областей. Однако с нашей помощью вы доберетесь туда без особых проблем.
Самый прямой путь - от ГЭС НБК. Если вы читаете это и находитесь в другой контрольной точке, просто быстро вернитесь к этому центральному узлу. После главного центрального исполнительного района это один из самых простых контрольно-пропускных пунктов, откуда можно добраться.
Как попасть в Black Rock Processing в Control
Как только вы окажетесь на заводе, бегите по периметру куполообразной области, пока не заметите дверь с надписью «Central Maintenance».Скорее всего, вам придется вывести нескольких охранников по дороге, поэтому убедитесь, что вы готовы надрать всем всем под задницу служебным оружием Джесси.
После того, как вы бросили кучу плавающих обломков в Шип, вы окажетесь в ярко освещенной комнате с надписью «Полевые тренировки» слева и надписью «Обработка черной скалы» справа. Мы дадим вам два предположения, какой вариант вам следует выбрать.
(Изображение предоставлено: Remedy Entertainment)
После того, как вы прошли через соответствующую дверь, вам нужно решить небольшую телекинетическую головоломку.Ваш пункт назначения находится несколькими этажами выше, и чтобы попасть туда, вы должны поднять несколько силовых блоков в соответствующие слоты турбины, чтобы остановить вращение массивных смертоносных лопастей.
(Изображение предоставлено: Remedy Entertainment)
Есть три слота питания, которые нуждаются в заполнении, хотя ни одну из требуемых турбин особенно трудно обнаружить. После того, как вы дадите каждому необходимое количество сока, лезвия остановятся, и вы сможете безопасно перепрыгнуть на другую сторону.
(Изображение предоставлено: Remedy Entertainment)
Поднявшись на верхний этаж, ищите небольшой балкон с выключателем света. Как и раньше, трижды дернув за это, Фаден уносит прочь в мотель Oceanview. В этом случае уловка для выхода из заведения в стиле Твин Пикс заключается в том, чтобы определенная мебель и предметы лежали на одном и том же месте в квадратных номерах отеля.
После того, как вы подбежите к стойке регистрации и позвоните в звонок, откроется первая комната мотеля слева по коридору.Пришло время поработать детективом, по словам Саймона. Посмотрите внимательно на расположение объектов в этой первой комнате.
Ключ в том, чтобы наблюдать за расположением определенных объектов. Как вы вскоре узнаете, следующая по коридору комната идентична, и ваша задача - переместить предметы мебели во второй комнате, чтобы они соответствовали первой. Вот правильный порядок:
(Изображение предоставлено: Remedy Entertainment)
После того, как вы синхронизируете предметы в первых двух комнатах, откроется третья комната ниже по коридору.Войдите внутрь и вы найдете ключ, который открывает комнату в коридоре напротив мотеля. Войдите в эту комнату с ключом и трижды потяните за штору, чтобы перенестись обратно в главное здание.
Отсюда спрыгивайте через турбины и повторяйте свои шаги, пока не дойдете до массивной каменной двери, которая теперь медленно открывается. Продолжайте движение по почти черной как смоль пещере с серьезной атмосферой Людей Икс, и несколько других дверей расстроятся, чтобы вы попали в Black Rock Processing.
Изображение 1 из 2
(Изображение предоставлено: Remedy Entertainment) Изображение 2 из 2
(Изображение предоставлено: Remedy Entertainment)
Отсюда следуйте указателям на Black Rock Processing, чтобы найти пункт назначения.Удачного забоя!
55: 148 Dig. Image Proc. Глава 5, Часть 1
55: 148 Dig. Image Proc. Глава 5, Часть 1
Дополнительная литература
Разделы из Главы 5 в соответствии с WWW Syllabus.
Глава 5.1 Обзор:
Сегментация
один из самых важных шагов, ведущих к анализу данных обработанного изображения
его основная цель - разделить изображение на части, которые имеют сильную корреляцию с объекты или области реального мира, содержащиеся на изображении
полная сегментация - набор непересекающихся областей, однозначно соответствующих объектам в входное изображение
сотрудничество с вышестоящими уровнями обработки, которые используют конкретные знания проблемы домен нужен
частичная сегментация - области не соответствуют напрямую объектам изображения
Изображение
разделено на отдельные области, однородные по отношению к выбранному такие свойства, как яркость, цвет, отражательная способность, текстура и т. д.
в сложной сцене может возникнуть набор перекрывающихся однородных областей. В затем частично сегментированное изображение должно быть подвергнуто дальнейшей обработке, а окончательное сегментация изображения может быть обнаружена с помощью информации более высокого уровня.
Простые задачи сегментации:
Контрастные предметы на однородном фоне
простых сборочных заданий, клеток крови, печатных символов и т. Д.
Абсолютно правильная и полная сегментация сложных сцен обычно не может быть достигнута на этом этапе обработки
Разумной целью является использование частичной сегментации в качестве входных данных для обработки более высокого уровня.
Проблемы сегментации:
неоднозначность данных изображения
информационный шум
Методы сегментации
глобальные подходы, e.грамм. с использованием гистограммы признаков изображения
сегментирование по краям
сегментация по регионам
Характеристики, используемые при обнаружении краев или увеличении области
яркость
текстура
Поле скорости
и т. Д.
Сегментация на основе краев и регионов решает двойную проблему... граница x область, край.
Из-за разной природы различных алгоритмов, основанных на краях и областях, они можно ожидать, что они дадут несколько иные результаты и, следовательно, другую информацию.
Таким образом, результаты сегментации этих двух подходов могут быть объединены в один структура описания, например, реляционный граф
Порог
Установление пороговых значений уровня серого - это самый простой процесс сегментации.
Многие объекты или области изображения характеризуются постоянной отражательной способностью или светом поглощение их поверхности.
Пороговая обработка является недорогой и быстрой в вычислительном отношении.
Пороговое значение может быть легко выполнено в реальном времени с использованием специализированного оборудования.
Полная сегментация может быть результатом установления порога в простых сценах.

Алгоритм установления порога
Поиск по всем пикселям f (i, j) изображения f.Элемент изображения g (i, j) сегментированного изображение является пикселем объекта, если f (i, j)> = T, и пикселем фона в противном случае.
Практический эксперимент 5.A - VIP-версия
Сохраните изображение rabbit.jpg на свой каталог дифоме.
Откройте VIP и вызовите threshold.vip
Методом проб и ошибок определите порог, отделяющий кролика от фон. Для этого отрегулируйте верхний и нижний пороги (upperT, lowerT) находится в поле "Свойства".
Определите интервал, в котором должен быть определен порог для выполнения желаемая сегментация.
Теперь примените тот же подход к сегментации самолета, используя изображение airplane.jpg - Вы нашли подходящий порог?
Примечание: использовать эти изображения с порогом.vip вам может потребоваться изменить размер свойства xsize и ysize узла Threshold. Ниже приведены размеры некоторых тестовых изображений.
Практический эксперимент 5.A - Хорос Версия
Откройте кантату и вызовите threshold.wksp
Методом проб и ошибок определите порог, отделяющий кролика от фон.
Определите интервал, в котором должен быть определен порог для выполнения желаемая сегментация.
Теперь применим тот же подход к сегментации самолета, используя изображение airplane.kdf - Вы нашли подходящий порог?
Правильный выбор порога имеет решающее значение для успешной сегментации порога
Выбор порога может быть интерактивным
или может быть результатом некоторого метода обнаружения порога
Единый глобальный порог... успешно только при очень необычных обстоятельствах
Возможны вариации уровня серого - из-за неравномерного освещения, неоднородного устройства ввода параметры или ряд других факторов.
Переменное пороговое значение (также адаптивное пороговое значение ), в котором порог значение изменяется по изображению в зависимости от локальных характеристик изображения, может привести к решение в этих случаях.
изображение f разделено на фрагменты изображения f _c
порог определяется независимо в каждом фрагменте изображения
, если порог не может быть определен на некотором фрагменте изображения, он может быть интерполирован из пороговые значения определены в соседних подизображениях.
каждое подизображение затем обрабатывается относительно его локального порога.

Практический эксперимент 5.B (не в классе) - VIP версия
Откройте VIP и вызовите threshold.vip
Использование самолета .jpg Изображение , изменить проект определения порога для выполнения адаптивного определения порога - разделить изображение на блоков или написать программу для этого.
Улучшилась сегментация?
Практический эксперимент 5.B (не в классе) - Хорос Версия
Откройте кантату и вызовите порог .wksp
Используя образ airplane.kdf , измените рабочее пространство порога для выполнения адаптивное определение порога - разделите изображение на блоки или напишите для этого программу.
Улучшилась сегментация?
Модификации порога:
Пороговое значение диапазона
сегментировать изображение на области пикселей с уровнями серого из набора D и на фон иначе

Может также служить для обнаружения границ
Практический эксперимент 5.C - VIP версия
Откройте VIP и вызовите threshold.vip
Используя изображение rabbit.jpg , выберите соответствующий узел пороговой обработки (и / или параметры пороговой обработки) для выполнения Обнаружение границ на основе порогового значения диапазона.
Некоторые полезные узлы определения порога VIP (просто измените параметры порога в Окно свойств):
Попробуйте применить эту идею к самолету .jpg изображение и TextSheet.jpg.
Практический эксперимент 5.C - Хорос Версия
Откройте кантату и вызовите threshold.wksp
Используя изображение rabbit.pgm , выберите соответствующий глиф порогового значения для выполнять определение границ на основе порогового значения диапазона.
Попробуйте применить эту идею к самолету .изображение kdf и текстовый лист .pgm .
Многопоточность
результирующее изображение больше не является двоичным

Полутенхолдинг
стремится замаскировать фон изображения, оставляя информацию об уровне серого, присутствующую в объекты
Практический эксперимент 5.D - VIP версия
Откройте VIP и вызовите threshold.vip
Используя изображение rabbit.jpg , выберите соответствующий глиф пороговой обработки для выполнения полупороговой обработки - сегментирование фона и сохраните информацию об уровне серого кролика.
Некоторые полезные VIP-узлы:
Примечание: чтобы использовать эти узлы, пользователь должен настроить оба параметра порога узлы И размер изображения.Ниже приведены размеры некоторых тестовых изображений.
Практический эксперимент 5.D - Хорос Версия
Откройте кантату и вызовите threshold.wksp
Используя изображение rabbit.pgm , выберите соответствующий глиф порогового значения для выполнить полу-пороговую обработку - сегментировать фон и сохранить уровень серого кролика Информация.
Пороговое значение также может применяться к
градиент
локальная текстура
любой другой критерий разложения изображения
Методы определения пороговых значений
Если какое-то свойство изображения после сегментации известно априори, задача порога выбор упрощен, так как порог выбирается так, чтобы гарантировать, что это свойство довольный.
Печатный текстовый лист может быть примером, если мы знаем, что символы текста покрывают 1 / p площади листа.
Пороговая обработка П-плитки
выберите порог T (на основе гистограммы изображения) так, чтобы 1 / p области изображения значения серого меньше T, а остальные имеют значения серого больше T
при сегментации текста, предварительная информация о соотношении между площадью листа и область символов может быть использована
, если такая априорная информация недоступна - другое свойство, например средняя ширина линий на рисунках и т. д.можно использовать - порог может быть определен как обеспечить требуемую ширину линии на сегментированном изображении
Подробнее комплексных метода порогового обнаружения
на основе анализа формы гистограммы
бимодальная гистограмма - если объекты имеют примерно такой же уровень серого, что и отличается от уровня серого фона
Практический эксперимент 5.E - VIP версия
Практический эксперимент 5.E - Хорос Версия
Откройте кантату и вызовите threshold.wksp
Используя изображение rabbit.pgm , отобразите его гистограмму уровней серого
Является ли гистограмма бимодальной ?.
А как насчет изображения airplane.kdf ? Или текстовый лист .pgm ?
Сегментация на основе пороговых значений... минимальные требования к ошибкам сегментации
имеет интуитивный смысл определить порог как уровень серого, имеющий минимум значение гистограммы между двумя упомянутыми максимумами
Мультимодальная гистограмма
- можно определить больше пороговых значений как минимум между любыми двумя максимумы.
Бимодальность гистограмм
решить, является ли гистограмма бимодальной или мультимодальной, на самом деле не так просто
часто невозможно интерпретировать значимость локальных максимумов гистограммы
Алгоритмы определения порога бимодальной гистограммы
Метод режима - сначала найдите самые высокие локальные максимумы и определите порог как минимум между ними
, чтобы избежать обнаружения двух локальных максимумов, принадлежащих одному и тому же глобальному максимуму, минимум обычно требуется расстояние в уровнях серого между этими максимумами
или применяются методы сглаживания гистограмм
Бимодальность гистограммы сама по себе не гарантирует правильную пороговую сегментацию
Оптимальный порог
на основе аппроксимации гистограммы изображения с использованием взвешенной суммы двух или более плотности вероятности с нормальным распределением
Порог устанавливается как ближайший уровень серого, соответствующий минимальной вероятности между максимумами двух или более нормальных распределений, что приводит к минимальной ошибке сегментация
Проблемы - оценка параметров нормального распределения вместе с неопределенностью, которая распределение можно считать нормальным.

Метод хорошо работает при большом разнообразии условий контрастности изображения
Пример - сегментация МРТ изображения головного мозга
Комбинация оптимального и адаптивного пороговых значений
определяет оптимальные параметры сегментации уровня серого в локальных подобластях, для которых локальные гистограммы построены
распределений уровней серого, соответствующих n отдельным (возможно, несмежным) регионам подгоняются к каждой локальной гистограмме, которая моделируется как сумма n распределений Гаусса, так что что разница между смоделированными и фактическими гистограммами сведена к минимуму

Переменная g представляет значения уровня серого из набора G уровней серого изображения, a _i, & sigma _i и _i обозначают параметры распределения Гаусса для региона i.
Оптимальные параметры гауссовых распределений определяются путем минимизации функция подгонки F

Применяется для сегментации МРТ изображений головного мозга, три класса сегментации - WM, GM, CSF

Мультиспектральный порог
Мультиспектральные или цветные изображения
Один подход сегментации определяет пороги независимо в каждой спектральной полосе и объединяет их в единое сегментированное изображение.

Иерархический порог
Последнее изменение: 5 октября 2000 г.

Vision: как установить порог изображения? | Как сделать - пошаговые руководства по задачам в LiveCode
Перетащите ползунок в стопку.Затем откройте инспектор свойств и установите начальное значение и текущее значение на 0 и конечное значение на 255. Вы также должны установить ориентацию на по вертикали . Это гарантирует, что ползунок отображается сверху вниз, а не слева направо. Затем добавьте в скрипт слайдера следующий код:
на мышь Up локальный tPixel, tImgPosition, tImage, tPixelValue, tThreshold поместите cHiddenImageData изображения "Image" в tImage // получаем значение полосы прокрутки поместите thumbPosition полосы прокрутки "Scrollbar" в tThreshold // повторяем для всех пикселей изображения повторить с tPixel = 0 до (высота изображения «Изображение» * ширина изображения «Изображение») - 1 // умножаем позицию пикселя изображения на 4 (Alpha + Red + Green + Blue) поместите tPixel * 4 в tImgPosition // порог на границах if (charToNum (char (tImgPosition + 2) of tImage) <= tThreshold) , то поместите 0 в tPixelValue еще поместите 255 в tPixelValue конец если // устанавливаем RGB пикселя на то же значение поместите numToChar (tPixelValue) в char (tImgPosition + 2) tImage поместите numToChar (tPixelValue) в char (tImgPosition + 3) tImage поместите numToChar (tPixelValue) в char (tImgPosition + 4) tImage конец повтор // присваиваем обновленные данные изображения обратно отображаемому изображению установите imageData изображения "Image" на tImage конец mouseUp
Этот код использует значение канала красного цвета для определения порогового значения конкретного пикселя.
No related posts.

Обработка порогов автомобиля | «Оптимум Авто» — сеть автосервисов в Москве

Антикоррозийная обработка порогов автомобиля / Антикор154

Как проводится обработка порогов против коррозии

Антигравийная обработка порогов своими руками

Антикоррозийная обработка кузова и порогов Лады Гранта своими руками!

Своевременная обработка и причины её необходимости

Детали обработки, которым следует уделить особое внимание

Варианты антикора

Средства, применимые для доступных поверхностей, содержат в себе следующие активные компоненты:

Обработка – дополнительные плюсы

Самостоятельная обработка – возможно ли это

Обработка своими руками, процесс

Вам также может быть интересно

Антикоррозионная обработка днища и порогов — автонастрой

ЧТО ТАКОЕ АНТИКОРРОЗИЙНАЯ ОБРАБОТКА И ДЛЯ ЧЕГО ОНА НЕОБХОДИМА

С ЧЕГО НАЧИНАЕТСЯ ПРОЦЕСС АНТИКОРРОЗИОННОЙ ОБРАБОТКИ

НАНЕСЕНИЕ ЗАЩИТНОГО СОСТАВА НА АВТОМОБИЛЬ

НА ЧТО ОБРАТИТЬ ОСОБОЕ ВНИМАНИЕ ПРИ НАНЕСЕНИИ АНТИКОРА

Покраска порогов автомобиля своими руками — чем лучше обработать снаружи + Видео

1 Рихтовка порогов автомобиля

Похожие статьи

2 Шпатлевка порогов и нанесение грунтовки

3 Покраска и лакировка деталей

Mitsubishi Pajero.

— обработка изображений с помощью Python

Обзор

Простой порог

Больше практики с простым установлением порога (15 мин)

Решение

Решение

Адаптивный порог

Применение: измерение массы корня

Игнорирование других изображений - мозговой штурм (10 мин)

Решение

Игнорирование большего количества изображений - реализация (30 мин)

Решение

Пороговое значение изображения колонии бактерий (10 мин)

Ключевые моменты

OpenCV: порог изображения

Цель

Простой порог

Адаптивный порог

Бинаризация Оцу

Как работает бинаризация Оцу?

Дополнительные ресурсы

Упражнения

Оптимизированный мониторинг сейсмического порога - Часть 1: Обработка в регионах

Пространственная и временная обработка пороговых данных для обнаружения прогрессирующей глаукомной потери поля зрения | Глаукома | JAMA Офтальмология

Control Black Rock Processing location: как найти зону миссии Threshold

Как попасть в Black Rock Processing в Control

55: 148 Dig. Image Proc. Глава 5, Часть 1

Vision: как установить порог изображения? | Как сделать - пошаговые руководства по задачам в LiveCode

Добавить комментарий Отменить ответ

`Больше практики с простым установлением порога (15 мин)`

`Решение`

`Решение`

`Адаптивный порог`

`Применение: измерение массы корня`