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피크 감지 기술을 사용하여 2D 배열에서 강력한 발 분할을 달성하는 방법은 무엇입니까?

Susan Sarandon
Susan Sarandon원래의
2024-11-03 22:49:03115검색

How to Achieve Robust Paw Segmentation in a 2D Array Using Peak Detection Techniques?

발 분할을 위한 2D 배열의 피크 감지

개 발을 나타내는 2D 배열을 해부학적 하위 영역으로 자동으로 나누려면 로컬 최대값 필터를 사용할 수 있습니다. 이 필터는 지정된 이웃 내에서 이웃보다 더 높은 값을 갖는 픽셀을 식별합니다. 결과는 피크 픽셀을 나타내는 1과 피크가 아닌 픽셀을 나타내는 0으로 구성된 이진 마스크입니다.

로컬 최대 필터를 사용하여 피크를 감지하는 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

  1. 다음을 사용하여 이웃 정의 generate_binary_structure.
  2. maximum_filter를 사용하여 로컬 최대값 필터를 적용합니다.
  3. 침식 및 XOR과 같은 형태학적 연산을 사용하여 로컬 최대값 마스크에서 배경을 제거합니다.

직사각형 상자 내에서 발가락을 감지해야 하는 문제에 설명된 특정 시나리오에서는 처음에 2x2의 이웃 크기가 선택되었습니다. 그러나 후속 분석에 따르면 이 크기가 항상 적합한 것은 아니어서 작은 발에서는 탐지가 누락되고 큰 발에서는 탐지가 중복되는 것으로 나타났습니다.

이 문제를 해결하기 위해 보다 적응적인 접근 방식은 이웃 크기를 기반으로 정의하는 것입니다. 발 크기에. 여기에는 발의 경계 상자를 계산하고 상자 크기의 백분율을 이웃 크기로 사용하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또는 모든 피크가 감지될 때까지 이웃 크기가 점진적으로 증가하는 반복적 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

또한 피크 감지를 위해 유역 분할 또는 평균 이동 클러스터링과 같은 고급 기술을 탐색할 수 있습니다. 이러한 방법은 소음과 다양한 피크 크기를 보다 효과적으로 처리하므로 잠재적으로 다양한 크기와 모양의 발에 적합합니다.

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