Некоторые методы обработки и анализа изображений, которые используются в научных исследованиях:

• Гистограмма и распределение яркости. 1 Показывает распределение яркости пикселей и помогает проанализировать контраст и яркость изображения. 1
• Фильтрация изображений. 1 Используется для улучшения качества изображения, удаления шума и выделения важных деталей. 1 Например, гауссов фильтр размывает изображение и удаляет шум, а соболев — применяется для выделения границ и контуров объектов на изображении. 1
• Преобразование Фурье. 1 Позволяет анализировать частотные компоненты изображения. 1 Это полезно для фильтрации высокочастотного шума и выделения текстурных особенностей. 1
• Сегментация изображений. 12 Разделяет изображение на несколько сегментов, каждый из которых представляет собой область с похожими характеристиками. 1 Это важный этап в анализе изображений, так как позволяет выделить объекты и области интереса. 1
• Применение глубокого обучения. 2 Позволяет эффективно автоматизировать такие задачи, как обнаружение аномалий и классификация патологий. 2 Для этого используются библиотеки PyTorch и TensorFlow, которые предоставляют удобные инструменты для разработки нейронных сетей и их обучения на медицинских данных. 2