Dieser Audiobeitrag wird von der Universität Erlangen-Nürnberg präsentiert.

Heute geht es um Ecken.

Okay, wir gehen jetzt gleich in die Frage.

Begründung Ecken und Graden sind die Struktur-Tensor.

Wir werden auch die Struktur-Tensor beschreiben,

und dann werden wir die Struktur-Tensor-Drawbacks beschreiben und die Literatur anschauen.

Okay, Ecken und Graden.

Im Images-Prozess im Allgemeinen sind wir interessiert in Ecken,

weil sie Strukturen von sich aus delineieren.

Wenn wir zum Beispiel ein medikamentales Bild schauen,

kann eine Ecke uns sagen, wo ein Organ beginnt oder wo es endet.

Das ist einer der wichtigsten Informationen, die wir im Images-Prozess finden.

Eckenforschung ist eigentlich kein wirkliches Problem,

obwohl wir, wenn wir mit unseren Augen auf ein Image schauen,

gut sind, wenn wir direkt Ecken sehen.

Aber aufgrund der Imagesmodellität kann es sein,

dass wir viel Geräusch haben.

In CT-Prozess versuchen wir, Patienten mit niedrigen X-Rays zu imitieren,

was bedeutet, dass die Image neustark wird.

Das ist einer der Herausforderungen, wenn man Ecken findet.

Um euch eine Idee zu geben,

ist es, ein Bild zu machen, mit welchem wir etwas haben.

Vielen Dank.

Wenn wir über Ecken sprechen,

denken wir meistens über einen Gradient in Intensität.

Wir haben einen solide gefüllten Ort hier,

und dann hier einen Ort mit einer anderen Intensität.

Ich denke, wir würden das als Ecken sehen,

weil die Intensität von diesem Ort schnell verändert wird.

Wir würden diese separativen Länge als Ecken delineieren.

Eine Art, den Ecken zu finden, ist, den Gradient zu schauen.

Wie verändert die Intensität in dieser Image von diesem Ort zum anderen?

Wir versuchen, in der Intensität zu schauen.

Diese sind von Gradienten ausgeteilt.

Das ist der Gradient in unserer Position X und Y in unserer Image.

Wir haben einen Gradient in der X-Direktion,

also den Chancen der Intensität in der X-Direktion und der Chancen der Intensität in der Y-Direktion.

Die Chancen der Intensität in der X- und Y-Direktion

machen den Gradient in einer 2D-Kasse.

Das ist eine 2D-Image.

In den folgenden Schnitts werden wir diese Schottkarten Fx und Fy benutzen,

um die Chancen der Intensität zu beherrschen.

Um euch ein konkretes Beispiel zu geben,

habt ihr eine Idee, was wir hier schauen?

Die Spine, okay.

Gute Gäste.

Zuerst ist das ein CT-Schloss.

Wir schauen an einen menschlichen Patienten.

Weitere Informationen?

Wir schauen an den Kopf.