Измерьте шум с помощью графика Imatest® eSFR
noiseTable = measureNoise(chart)
измеряет уровень шума с помощью серых видимых областей (КОРОЛИ) графика Imatest® eSFR.noiseTable
= measureNoise(chart
)
Считайте изображение графика eSFR в рабочую область.
I = imread('eSFRTestImage.jpg');
Создайте объект esfrChart
, затем отобразите график с аннотациями ROI. 20 серых КОРОЛЕЙ закрашенной фигуры маркированы красными числами.
chart = esfrChart(I); displayChart(chart,'displayColorROIs',false, ... 'displayEdgeROIs',false,'displayRegistrationPoints',false)
Измерьте шум во всех серых КОРОЛЯХ закрашенной фигуры.
noiseTable = measureNoise(chart)
noiseTable=20×22 table
ROI MeanIntensity_R MeanIntensity_G MeanIntensity_B RMSNoise_R RMSNoise_G RMSNoise_B PercentNoise_R PercentNoise_G PercentNoise_B SignalToNoiseRatio_R SignalToNoiseRatio_G SignalToNoiseRatio_B SNR_R SNR_G SNR_B PSNR_R PSNR_G PSNR_B RMSNoise_Y RMSNoise_Cb RMSNoise_Cr
___ _______________ _______________ _______________ __________ __________ __________ ______________ ______________ ______________ ____________________ ____________________ ____________________ ______ ______ ______ ______ ______ ______ __________ ___________ ___________
1 9.4147 11.349 11.099 2.6335 1.9417 2.3106 1.0328 0.76145 0.90613 3.5749 5.8448 4.8036 11.065 15.335 13.631 39.72 42.367 40.856 1.6901 0.5813 1.0865
2 9.2873 10.896 10.503 2.405 2.1309 2.0966 0.94312 0.83564 0.82218 3.8617 5.1132 5.0099 11.736 14.174 13.996 40.509 41.56 41.701 1.7357 0.2788 0.97788
3 13.488 14.95 15.017 2.4966 2.1156 2.5593 0.97907 0.82964 1.0036 5.4027 7.0668 5.8676 14.652 16.984 15.369 40.184 41.622 39.968 1.8095 0.77675 1.0903
4 20.411 21.689 22.946 2.4395 2.0206 2.5556 0.95668 0.79241 1.0022 8.3666 10.734 8.9791 18.451 20.615 19.065 40.385 42.021 39.981 1.8048 0.69788 0.84669
5 29.189 34.144 38.442 3.0436 2.8317 4.1125 1.1936 1.1105 1.6127 9.5903 12.058 9.3476 19.637 21.625 19.414 38.463 39.09 35.849 2.3507 1.3549 1.2242
6 35.009 40.337 47.544 3.2201 2.7705 3.6994 1.2628 1.0865 1.4508 10.872 14.56 12.852 20.726 23.263 22.179 37.973 39.28 36.768 2.3973 1.297 1.102
7 50.768 58.206 69.539 3.3931 3.2661 3.734 1.3306 1.2808 1.4643 14.962 17.821 18.623 23.5 25.019 25.401 37.519 37.85 36.687 2.787 0.98523 0.76701
8 61.871 69.98 80.779 3.4734 3.0966 3.1214 1.3621 1.2144 1.2241 17.813 22.599 25.879 25.015 27.082 28.259 37.316 38.313 38.244 2.6049 0.53852 1.0205
9 77.115 83.999 96.869 3.1467 2.9973 3.5088 1.234 1.1754 1.376 24.507 28.025 27.607 27.786 28.951 28.821 38.174 38.596 37.228 2.545 0.91262 0.89469
10 88.552 98.426 113.87 3.1846 2.8538 3.1835 1.2488 1.1191 1.2484 27.807 34.49 35.767 28.883 30.754 31.07 38.07 39.022 38.073 2.4241 0.68448 0.84718
11 107.25 116.97 132.94 3.3128 3.0561 3.2921 1.2991 1.1985 1.291 32.374 38.275 40.381 30.204 31.658 32.123 37.727 38.427 37.781 2.6033 0.74341 0.60673
12 124.23 131.96 146.27 3.3817 3.0611 3.3879 1.3262 1.2004 1.3286 36.737 43.109 43.175 31.302 32.691 32.705 37.548 38.413 37.532 2.5981 0.83262 0.64982
13 143.52 149.3 164.52 2.922 2.6763 3.0484 1.1459 1.0495 1.1954 49.116 55.787 53.969 33.824 34.931 34.643 38.817 39.58 38.45 2.3615 0.63296 0.42465
14 156.87 165.76 178.05 3.2507 2.6489 2.7331 1.2748 1.0388 1.0718 48.258 62.577 65.148 33.671 35.928 36.278 37.891 39.669 39.398 2.2917 0.47553 1.0089
15 178.25 184.59 193.3 2.8498 2.474 2.6084 1.1176 0.9702 1.0229 62.548 74.612 74.106 35.924 37.456 37.397 39.035 40.263 39.803 2.1966 0.31965 0.87419
16 193.81 196.97 203.42 2.2181 2.1638 2.6139 0.86985 0.84853 1.0251 87.375 91.029 77.82 38.828 39.184 37.822 41.211 41.427 39.785 1.8028 0.88982 0.4254
⋮
Отобразите график среднего сигнала и сигнала к шумовому отношению (ОСШ) этих трех цветовых каналов по 20 серым КОРОЛЯМ закрашенной фигуры.
figure subplot(1,2,1) plot(noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_R,'r-o', ... noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_G,'g-o', ... noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_B,'b-o') title('Signal') ylabel('Intensity') xlabel('Gray ROI Number') grid on subplot(1,2,2) plot(noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_R,'r-^', ... noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_G,'g-^', ... noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_B,'b-^') title('SNR') ylabel('dB') xlabel('Gray ROI Number') grid on
chart
— график eSFResfrChart
график eSFR, заданный как объект esfrChart
.
noiseTable
— Шумовые значенияШумовые значения каждой серой закрашенной фигуры, возвращенной как 20 22 таблица. Эти 20 строк соответствуют 20 серым закрашенным фигурам на графике eSFR. Эти 22 столбца представляют переменные, показанные в таблице. Каждая переменная является скаляром типа double
.
Переменная | Описание |
---|---|
ROI | Индекс выбранного ROI. Значение ROI является целым числом в области значений [1, 20]. Индексы совпадают с числами ROI, отображенными displayChart . |
MeanIntensity_R |
Среднее значение красных пикселей канала в ROI. |
MeanIntensity_G |
Среднее значение зеленых пикселей канала в ROI. |
MeanIntensity_B |
Среднее значение синих пикселей канала в ROI. |
RMSNoise_R |
Среднеквадратичный (RMS) шум красных пикселей канала в ROI. |
RMSNoise_G |
Шум RMS зеленых пикселей канала в ROI. |
RMSNoise_B |
Шум RMS синих пикселей канала в ROI. |
PercentNoise_R | Шум RMS красных пикселей, выраженных как процент максимума исходного типа данных image графика. |
PercentNoise_G | Шум RMS зеленых пикселей, выраженных как процент максимума исходного типа данных image графика. |
PercentNoise_B | Шум RMS синих пикселей, выраженных как процент максимума исходного типа данных image графика. |
SignalToNoiseRatio_R | Отношение сигнала (MeanIntensity_R ) к шуму (RMSNoise_R ) в красном канале. |
SignalToNoiseRatio_G | Отношение сигнала (MeanIntensity_G ) к шуму (RMSNoise_G ) в зеленом канале. |
SignalToNoiseRatio_B | Отношение сигнала (MeanIntensity_B ) к шуму (RMSNoise_B ) в синем канале. |
SNR_R |
Отношение сигнал-шум (SNR) красного канала, в дБ.
|
SNR_G |
ОСШ зеленого канала, в дБ.
|
SNR_B |
ОСШ синего канала, в дБ.
|
PSNR_R | Пиковый ОСШ красного канала, в дБ. |
PSNR_G | Пиковый ОСШ зеленого канала, в дБ. |
PSNR_B | Пиковый ОСШ синего канала, в дБ. |
RMSNoise_Y |
Шум RMS яркости (Y) пиксели канала в ROI. |
RMSNoise_Cb |
Шум RMS цветности (Cb) пиксели канала в ROI. |
RMSNoise_Cr |
Шум RMS цветности (Cr) пиксели канала в ROI. |
Чтобы линеаризовать данные для шумовых измерений, сначала отмените гамма-коррекцию тестового изображения графика sRGB при помощи функции rgb2lin
. Затем создайте объект esfrChart
из линейного изображения и введите объект esfrChart
к функции measureNoise
.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.