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Bildrauschen messen?

penumbra
Hallo,

gibt es ein Tool, mit dem man das Bildrauschen (also quasi die Entropie) in einem Bild (ohne rauschfreies Referenzbild) näherungsweise bestimmen kann?

Kommentare

alephnull
Entropie als Kategorisierung für Bildrauschen ist zumindest mal eine Ansage. Wann wäre dann die Entropie maximal? Bei durchgängigem 18% Grau? Oder ist das schon wieder der Minimalwert?

Nee, im Ernst, ich kenne da kein Tool. Ich weiß nicht, was Dein eigentliches Ziel mit solch einer Bestimmung ist. Aber schau Dir vielleicht mal das hier an:
penumbra
Hallo,

vielen Dank für den Link, ist ganz interessant (v.a. der Ansatz mit der Standardabweichung im Histogramm einer homogenen Fläche).

Mir geht es hier um Graustufenbilder mit 10 Bit Graustufenauflösung (radiologische Bilder, z.B. eines Computertomographen).
Diese Bilder sind - je nach verwendeter Strahlendosis und je nach verwendeten Bilderstellungsalgorithmen - unterschiedlich "verrauscht". Ich hätte gerne einen Messwert für dieses Rauschen, um dann die "Rauschwerte" verschiedener Bilder zu vergleichen (hat dann Auswirkung auf nachgeschaltete Bildverarbeitungsschritte).
jsh
Also nach meiner Definition ist ein verrauschtes Bild abhängig von seiner unverrauschten Version und dem Rauschen. Das Problem ist nun, dass das Rauschen zufällig ist. Man kann versuchen Rauschen unter gewissen Methoden zu verringern, aber wie man es explizit an einem beliebigen Bild messen soll, ist mir unklar, wenn man weder das unverrauschte Bild, noch das Rauschen selbst genau kennt.

Deine Herangehensweise ist glaube ich etwas zu kompliziert. Versuch doch mal ein einfaches Bild zu malen (z. B. ein schwarzer Kreis auf weißem Hintergrund), zufälliges Rauschen mit gewissen Parametern hinzuzufügen (multiplikatives Rauschen wäre wohl ein gutes Modell für deine Anwendung, dann wäre der Parameter die Varianz, die abhängig von der Intesität im jeweiligen Punkt ist) und dann am verrauschten Bild die Parameter wieder herauszufinden.
Megaseppl
Hmm... so mal ganz theoretisch...

Ich würde von einem Bild eine weitgehend homogene graue Fläche in einer definierten Bildgröße nehmen und die Durchschnittsfarbe über alle Pixel berechnen (z,B. 512x512 Pixel Bildgröße).
Daraufhin würde ich die Helligkeitsdifferenz eines jeden Pixels zum Wert der Durchschnitts-Referenzfarbe berechnen (nur positive Differenz-Werte natürlich, egal ob heller oder dunkler). Die Summe dieser Differenzen über alle 512x512 Pixel entspricht dann der Höhe des Rauschens. Das ganze kann man noch durch eine Konstante dividieren um etwas erträglichere Werte herauszubekommen (z.B. um es prozentual oder als Benotung auszudrücken (Maximalkontrast ist ja immer Weiß zu Schwarz, das kann als Ausgang verwendet werden)).

Zum Berechnen der Farbdifferenz aller Pixel fällt mir kein Tool ein... ich würde mir das vermutlich selbst programmieren. Wirklich dolle aufwändig ist das nicht - zumindest nicht für 8bit-Bilder... mit 10bit-Bildern habe ich keine Erfahrung bei der Entwicklung... zur Rauschbestimmung würde aber vermutlich auch ein Umrechnen auf 8bit ausreichen.
LordLasch
Megaseppl
Ich würde von einem Bild eine weitgehend homogene graue Fläche in einer definierten Bildgröße nehmen und die Durchschnittsfarbe über alle Pixel berechnen (z,B. 512x512 Pixel Bildgröße).
Daraufhin würde ich die Helligkeitsdifferenz eines jeden Pixels zum Wert der Durchschnitts-Referenzfarbe berechnen (nur positive Differenz-Werte natürlich, egal ob heller oder dunkler). Die Summe dieser Differenzen über alle 512x512 Pixel entspricht dann der Höhe des Rauschens.

Für die Varianz nimmt man jede einzelne Abweichungen vom Mittelwert zum Quadrat, summiert sie auf und dividiert sie dann durch n-1. Ich frage mich allerdings ob man damit wirklich das Rauschen misst und nicht eher den Kontrast eines Bildes.
Auch wenn man kein rauschfreies Referenzbild hat, könnte man evtl. jedes Bild 2x mit den gleichen Einstellungen machen und dann die nötige Veränderung zwischen den beiden Bildern aufsummieren um zu nem Unterschiedlichkeitsfaktor zu kommen. Wenn wenig Rauschen drin ist müssten sie sich sehr ähnlich sein. Bei viel randomisiertem Rauschen ist die Distanz entsprechend größer (aber schwankt auch mehr).
penumbra
So ähnlich hatte ich es mir auch gedacht: Ich nehme einen Bildanteil, der nur die Luft um den abgebildeten Patienten enthält und schaue mir von den dort vorhandenen Pixelwerten die Standardabweichung und die absolute Summe an, bezogen auf den Hintergrund (der ist schwarz, weil eben Luft).

Nur habe ich jetzt noch das Problem, dass ich das eigentlich automatisiert über eine _große_ Menge Bilder machen müsste, und da ist eben nicht über an der gleichen Stelle Luft...

Ich hatte auf z.B. ein ImageJ-Makro gehofft, der mir pro Bild das Signal-Rausch-Verhältnis o.ä. ausgibt...
flocko
LordLasch

Für die Varianz nimmt man jede einzelne Abweichungen vom Mittelwert zum Quadrat, summiert sie auf und dividiert sie dann durch n-1.

Aber erst nachdem man die Standardabweichung gepoolt hat.
Hahaha, oh je... Böse Erinnerungen!!!!!
Megaseppl
LordLasch
Für die Varianz nimmt man jede einzelne Abweichungen vom Mittelwert zum Quadrat, summiert sie auf und dividiert sie dann durch n-1.
Hmm. Warum nimmt man die zum Quadrat? Ist das überhaupt notwendig? Denn so werden einzelne Pixel mit großer Abweichung viermal so stark bewertet wie ein Pixel mit halb so großer Abweichung. (wobei es vermutlich auch nicht stört/verfälscht bei größerer Datenmenge)
Ansonsten entspricht das ungefähr dem wie ich es auch machen würde
LordLasch
Ich frage mich allerdings ob man damit wirklich das Rauschen misst und nicht eher den Kontrast eines Bildes.
Aus diesem Grund darf das Bild keine Kontraste haben... nur homogene Fläche.
Die Software weiß schließlich nicht ob auf dem Foto eine Steinoberfläche mit Kontrasten - oder nur eine glatte Betonoberfläche ist.
Bei der normalen Fotografie gibt es dafür Graukarten um eine Referenz zu bekommen (ggf. sogar absichtlich mit falschem Fokus fotografiert)... nun kenne ich mich allerdings in der Medizin nicht genug aus um zu wissen ob es dort auch Möglichkeiten mit ähnlichem Nutzen gibt.
Auch wenn man kein rauschfreies Referenzbild hat, könnte man evtl. jedes Bild 2x mit den gleichen Einstellungen machen und dann die nötige Veränderung zwischen den beiden Bildern aufsummieren um zu nem Unterschiedlichkeitsfaktor zu kommen. Wenn wenig Rauschen drin ist müssten sie sich sehr ähnlich sein. Bei viel randomisiertem Rauschen ist die Distanz entsprechend größer (aber schwankt auch mehr).
Ja, denke auch dass dies eine gute Möglichkeit wäre. Das ist ja auch die beste Möglichkeit um Rauschen nachträglich zu entfernen ohne Details zu verlieren (für Astro-Fotografie z.B.) in dem auf Grundlage mehrerer überlagerter Bilder bei jedem Pixel der Durchschnitt berechnet wird um an den idealen Wert heranzukommen.
Auch hier würde ich mehrere Bilder machen, mindestens 5, dann für jeden Pixel den Mittelwert berechnen... dann die Abweichungen summieren. Ich denke, damit kommt man zu noch besseren Ergebnissen als mit einer einfachen Varianzberechnung da man Probleme durch Kontraste im Bild minimieren kann.

Auf jeden Fall ein spannendes Thema.
Megaseppl
penumbra
So ähnlich hatte ich es mir auch gedacht: Ich nehme einen Bildanteil, der nur die Luft um den abgebildeten Patienten enthält und schaue mir von den dort vorhandenen Pixelwerten die Standardabweichung und die absolute Summe an, bezogen auf den Hintergrund (der ist schwarz, weil eben Luft).
Schwarz ist nicht gut als Basis... Rauschen kann ins Helle gehen - aber auch ins Dunkle. Du würdest so nur helles Rauschen messen können. Was aber wenn das dunkle Rauschen viel relevanter ist, vielleicht sogar ganz anders skaliert?
Nur habe ich jetzt noch das Problem, dass ich das eigentlich automatisiert über eine _große_ Menge Bilder machen müsste, und da ist eben nicht über an der gleichen Stelle Luft...
Musst Du das denn wirklich bei jedem Bild machen? Gibt es bei den Aufnahmen keine Meta-Informationen wie die genauen Einstellungen waren? Dann müsstest Du praktisch nur Referenzaufnahmen in allen gebräuchlichen Einstellungen aufnehmen und speicherst den jeweiligen Rauschen-Faktor in einer Tabelle.
Ich hatte auf z.B. ein ImageJ-Makro gehofft, der mir pro Bild das Signal-Rausch-Verhältnis o.ä. ausgibt...
Vielleicht gibt es etwas in der Richtung... aber ich glaube dass man in jedem Fall manuell alles überprüfen muss. Wie soll eine Software wissen ob Rauschen tatsächlich Rauschen ist oder nur Kontraste im Bild?
penumbra
LordLasch
Für die Varianz nimmt man jede einzelne Abweichungen vom Mittelwert zum Quadrat, summiert sie auf und dividiert sie dann durch n-1. Ich frage mich allerdings ob man damit wirklich das Rauschen misst und nicht eher den Kontrast eines Bildes.
Auch wenn man kein rauschfreies Referenzbild hat, könnte man evtl. jedes Bild 2x mit den gleichen Einstellungen machen und dann die nötige Veränderung zwischen den beiden Bildern aufsummieren um zu nem Unterschiedlichkeitsfaktor zu kommen. Wenn wenig Rauschen drin ist müssten sie sich sehr ähnlich sein. Bei viel randomisiertem Rauschen ist die Distanz entsprechend größer (aber schwankt auch mehr).

Wahscheinlich müsste man diese "Varianz"-Berechnung wieder für eine homogene schwarze Fläche machen.
Allerdings bin ich mir nicht so sicher, ob das wirklich ein gutes "Rauschmaß" ist:

Auf einer homogen schwarzen Fläche (Werte 0) gibt es 4 Pixel mit jeweils einem Wert von 100:
(100*100)*4 / 3 = 13333

Wenn es auf der selben Fläche nur 2 Pixel gibt, jeweils mit einem Wert von 100:
(100*100)*2 / 1 = 20000

D.h. der Wert wird höher bei weniger "Rauschpixeln"...

Und Du hast recht, es sollte weniger der Kontrast des Rauschens gemessen werden, sondern die Anzahl der Rauschpixel (also der Grad an Inhomogenität eines Bildes).
penumbra
Megaseppl
Schwarz ist nicht gut als Basis... Rauschen kann ins Helle gehen - aber auch ins Dunkle. Du würdest so nur helles Rauschen messen können. Was aber wenn das dunkle Rauschen viel relevanter ist, vielleicht sogar ganz anders skaliert?
Bei meinen Bildern ist Schwarz der Hintergrund, daher mein Ansatz. Wenn man das Quantenrausschen am Detektor als Ursache für das Bildrauschen ansieht, sollte es eigentlich nur ein "Plus-Rauschen" geben, oder?
Megaseppl
Musst Du das denn wirklich bei jedem Bild machen? Gibt es bei den Aufnahmen keine Meta-Informationen wie die genauen Einstellungen waren? Dann müsstest Du praktisch nur Referenzaufnahmen in allen gebräuchlichen Einstellungen aufnehmen und speicherst den jeweiligen Rauschen-Faktor in einer Tabelle.
Theoretisch ja, praktisch eigentlich nicht, weil während eines Untersuchungslaufs die Aufnahmeparameter immer kontinuierlich an den Patienten angepasst werden (und daher eigentlich jedes Bild unterschiedlich ist)
Megaseppl
Wie soll eine Software wissen ob Rauschen tatsächlich Rauschen ist oder nur Kontraste im Bild?
Naja, es gibt ja schließlich einige Algorithmen, die Rauschen unterdrücken. Daher dachte ich, dass man das Rauschen auch irgendwie als Zahl ausdrücken können müsste.
Megaseppl
penumbra
Megaseppl
Schwarz ist nicht gut als Basis... Rauschen kann ins Helle gehen - aber auch ins Dunkle. Du würdest so nur helles Rauschen messen können. Was aber wenn das dunkle Rauschen viel relevanter ist, vielleicht sogar ganz anders skaliert?
Bei meinen Bildern ist Schwarz der Hintergrund, daher mein Ansatz. Wenn man das Quantenrausschen am Detektor als Ursache für das Bildrauschen ansieht, sollte es eigentlich nur ein "Plus-Rauschen" geben, oder?

Hast Du (verlustfrei/unkomprimierte) Beispielbilder? Daran könnte man das ja schnell überprüfen.
penumbra
Megaseppl
Musst Du das denn wirklich bei jedem Bild machen? Gibt es bei den Aufnahmen keine Meta-Informationen wie die genauen Einstellungen waren? Dann müsstest Du praktisch nur Referenzaufnahmen in allen gebräuchlichen Einstellungen aufnehmen und speicherst den jeweiligen Rauschen-Faktor in einer Tabelle.
Theoretisch ja, praktisch eigentlich nicht, weil während eines Untersuchungslaufs die Aufnahmeparameter immer kontinuierlich an den Patienten angepasst werden (und daher eigentlich jedes Bild unterschiedlich ist)
Aber wie viele der Parameter sind für das Rauschen denn wirklich relevant? Bei einer digitalen Fotokamera hält sich die Anzahl der Ursachen ja sehr in Grenzen.
penumbra
Megaseppl
Wie soll eine Software wissen ob Rauschen tatsächlich Rauschen ist oder nur Kontraste im Bild?
Naja, es gibt ja schließlich einige Algorithmen, die Rauschen unterdrücken. Daher dachte ich, dass man das Rauschen auch irgendwie als Zahl ausdrücken können müsste.
Zumindest die mir bekannten Rauschfilter müssen manuell eingestellt werden. Er erkennt das Rauschen also nicht, sondern versucht es in der durch den Benutzer definierten Stärke zu verringern in dem es Ausreißer-Pixel an die Nachbarpixel angleicht (so oder so ähnlich). "Messen" könnte man es damit vielleicht wenn man überprüft wie weit man den Regler ziehen musste um jegliches Rauschen zu entfernen... genau ist das jedoch nicht wirklich und automatisch kann man dies ebenfalls nicht durchführen.
penumbra
Megaseppl
Hast Du (verlustfrei/unkomprimierte) Beispielbilder? Daran könnte man das ja schnell überprüfen.
Das sind DICOM-Bilder. Kannst Du die lesen?
Megaseppl
Aber wie viele der Parameter sind für das Rauschen denn wirklich relevant? Bei einer digitalen Fotokamera hält sich die Anzahl der Ursachen ja sehr in Grenzen.
Nun, bei CT-Bildern sind das im Wesentlichen die Aufnahmeparatemer Röhrenstrom (mAs) und Röhrenspannung (KV), diese Werte werden bei jedem Bild in den Header geschrieben. Zusätzlich gibt es unterschiedliche Schichtdicken (mm) und Rekonstruktionsalgorithmen (mehr oder weniger Kanten-betonend und/oder Rausch-unterdrückend). In Kombination sind das viele Parameter...
Megaseppl
Zumindest die mir bekannten Rauschfilter müssen manuell eingestellt werden. Er erkennt das Rauschen also nicht, sondern versucht es in der durch den Benutzer definierten Stärke zu verringern in dem es Ausreißer-Pixel an die Nachbarpixel angleicht (so oder so ähnlich). "Messen" könnte man es damit vielleicht wenn man überprüft wie weit man den Regler ziehen musste um jegliches Rauschen zu entfernen... genau ist das jedoch nicht wirklich und automatisch kann man dies ebenfalls nicht durchführen.
Ja, das stimmt wohl.
Es gibt ein paar Modelle zur quantitativen Erfassung des Bildrauschens, z.B. das "Noise Power Spectrum" () - ich habe aber bisher keine Methode gefunden, das "mal eben" für Bilder zu berechnen. Und da dachte ich halt, es gibt vielleicht einfachere Methoden
Megaseppl
penumbra
Das sind DICOM-Bilder. Kannst Du die lesen?
Ja. Photoshop kann dies ja - zumindest lesend/konvertierend.
GraphicsConverter ebenfalls. Nur ob die Header damit lesen kann, das weiß ich nicht.
penumbra
Nun, bei CT-Bildern sind das im Wesentlichen die Aufnahmeparatemer Röhrenstrom (mAs) und Röhrenspannung (KV), diese Werte werden bei jedem Bild in den Header geschrieben. Zusätzlich gibt es unterschiedliche Schichtdicken (mm) und Rekonstruktionsalgorithmen (mehr oder weniger Kanten-betonend und/oder Rausch-unterdrückend). In Kombination sind das viele Parameter...
Iih... okay, ich hätte gedacht dass mit einer Art unbearbeitetem RAW als Basis gearbeitet wird.
Dies macht es natürlich komplexer.

penumbra
ich habe aber bisher keine Methode gefunden, das "mal eben" für Bilder zu berechnen. Und da dachte ich halt, es gibt vielleicht einfachere Methoden
Über wie viele Aufnahmen sprechen wir denn? Was wäre der maximal vertretbare Aufwand pro Bild?
Suchst Du was für Windows, OS X oder Linux?
Schnapper
Ich find das Thema ja auch sehr spannend... Aber kann es sein, dass ihr langsam mit Kanonen auf Spatzen schießen wollt? Ich mein, es geht ja wohl nur darum, die nachträgliche Bearbeitung zu optimieren... reicht es da nicht aus, das Rauschen visuell zu überprüfen, nach dem Motto: ok, mit diesen und jenem Setup hab ich viel Rauschen, mit jenem etwas weniger, bei dem sieht man fast gar kein Rauschen mehr - und leitet daraus dann einfach ein paar Erfahrungswerte ab?
penumbra
Megaseppl
penumbra
Das sind DICOM-Bilder. Kannst Du die lesen?
Ja. Photoshop kann dies ja - zumindest lesend/konvertierend.
GraphicsConverter ebenfalls. Nur ob die Header damit lesen kann, das weiß ich nicht.

Das sind mal 2 Bilder (anonymisiert).
Du siehst, dass die Bilder unterschiedlich verrauscht aussehen (unabhängig davon, dass das eine heller aussieht als das andere, das kann man durch Angleichen von Helligkeit und Kontrast einfach anders darstellen). Die Bilder wurden einfach mit einem anderen Rekonstruktionsalgorithmus ("Kernel") vom Scanner ausgepuckt.
Megaseppl
Über wie viele Aufnahmen sprechen wir denn? Was wäre der maximal vertretbare Aufwand pro Bild?
Suchst Du was für Windows, OS X oder Linux?
Wir sprechen über ca. 100.000 Bilder, die ich hier auswerte. OS ist mir eigentlich egal, OSX aber lieber.

Schnapper
Ich find das Thema ja auch sehr spannend... Aber kann es sein, dass ihr langsam mit Kanonen auf Spatzen schießen wollt? Ich mein, es geht ja wohl nur darum, die nachträgliche Bearbeitung zu optimieren... reicht es da nicht aus, das Rauschen visuell zu überprüfen, nach dem Motto: ok, mit diesen und jenem Setup hab ich viel Rauschen, mit jenem etwas weniger, bei dem sieht man fast gar kein Rauschen mehr - und leitet daraus dann einfach ein paar Erfahrungswerte ab?
Nun, es geht letztlich um die statistische Beweisführung, dass rauschigere Bilder für bestimmte Nachverarbeitungsschritte schlechter geeignet sind als rauschärmere.
Das mag sich banal anhören. Wenn man den Beweis antreten will, ist es das aber wohl nicht
Megaseppl
Die Bilder lade ich mir nachher herunter... auf dem Rechner hier fehlt mir die Software.

Ich bin gerade auf IMATEST gestossen... hast Du Dir das schonmal angeschaut? Dort gibt es mehrere Verfahren zum Messen von Bildrauschen:


Bei 100.000 Bildern ist es definitiv zu viel jedes Bild anzufassen... das muss komplett automatisierbar sein. Nur mit einer separaten (ebenfalls automatisierbaren) Bildkonvertierung wirst Du vermutlich rechnen müssen... ich denke nicht dass - egal welches Tool - mit dem Format nativ umgehen kann - es sei denn es wurde speziell für medizinische Zwecke entwickelt.

In welchem Format willst Du denn das Ergebnis und die Zuordnung zum Bild speichern?
langweiler
Ich habe das ganze Thema nur überflogen, ich würde es an deiner Stelle mal mit Matlab und der Image Processing Toolbox probieren. Ich weiss ja nicht für wen du arbeitest, aber falls du an einer Universität sein solltest, da sollte es Matlab inklusive der Toolboxen geben. Außerdem kannst du mit Matlab dann auch die automatisierte Bearbeitung der Bilder schön realisieren.

Gruß
penumbra
Hallo,
die IMATEST-Seiten sind auch sehr interessant, die muss ich mir noch genauer durchlesen.
Es sieht für mich aber so aus, also ob die das Rauschen entweder mit einem abfotografierten Testbild oder mit dem Vergleich von 2 hintereinander gemachten Aufnahmen eines Motivs bestimmen.
Die Konvertierung ist nicht ganz unproblematisch, weil das Rauschen halt über die ganzen 10 Bit verteilt auftritt.
Bislang habe ich die Bilder z.B. mit ImageJ analysiert, das kann DICOM lesen und z.B. Skriptgesteuert Histogrammanalysen machen (die Ergebnisse schreibe ich dann in eine CSV-Datei)
penumbra
langweiler
Ich habe das ganze Thema nur überflogen, ich würde es an deiner Stelle mal mit Matlab und der Image Processing Toolbox probieren. Ich weiss ja nicht für wen du arbeitest, aber falls du an einer Universität sein solltest, da sollte es Matlab inklusive der Toolboxen geben. Außerdem kannst du mit Matlab dann auch die automatisierte Bearbeitung der Bilder schön realisieren.

Gruß
Ja, ich hatte z.B. das hier schon mal gesehen:
Aber ich habe kein Matlab
Megaseppl
penumbra
Die Konvertierung ist nicht ganz unproblematisch, weil das Rauschen halt über die ganzen 10 Bit verteilt auftritt.
Ich meinte nur eine Konvertierung in ein anderes Format, nicht eine Reduktion auf eine geringere Dynamik. Ein 16-bittiges TIFF tut es ja auch. Zumindest erhöhst Du damit die Wahrscheinlichkeit etwas passendes zu finden.
Bislang habe ich die Bilder z.B. mit ImageJ analysiert, das kann DICOM lesen und z.B. Skriptgesteuert Histogrammanalysen machen (die Ergebnisse schreibe ich dann in eine CSV-Datei)
Es wundert mich dass es dafür kein Plugin gibt... aber okay, der Konsenz, auch in den Foren dazu, ist wohl dass es ohne Referenz nicht wirklich geht... wobei ich in Deinem Fall denke dass es da durchaus Möglichkeiten gibt wenn man sich auf die schwarzen Bereiche konzentriert - vorrausgesetzt diese gibt es in jedem Bild.
angebissenes Äpfelchen
penumbra
Bei meinen Bildern ist Schwarz der Hintergrund, daher mein Ansatz. Wenn man das Quantenrausschen am Detektor als Ursache für das Bildrauschen ansieht, sollte es eigentlich nur ein "Plus-Rauschen" geben, oder?
penumbra

Das sind mal 2 Bilder (anonymisiert).
Du siehst, dass die Bilder unterschiedlich verrauscht aussehen (unabhängig davon, dass das eine heller aussieht als das andere, das kann man durch Angleichen von Helligkeit und Kontrast einfach anders darstellen). Die Bilder wurden einfach mit einem anderen Rekonstruktionsalgorithmus ("Kernel") vom Scanner ausgepuckt.

Das widerspricht sich ein wenig... wenn du nur Detektorrauschen messen willst dann sollte das nicht vom Rekonstruktionsalgorithmus abhängen!

Kannst du mal sagen was genau du erreichen möchtest?
penumbra
Nun, es geht letztlich um die statistische Beweisführung, dass rauschigere Bilder für bestimmte Nachverarbeitungsschritte schlechter geeignet sind als rauschärmere.
Das mag sich banal anhören. Wenn man den Beweis antreten will, ist es das aber wohl nicht
Welche Nachverarbeitungsschritte meinst du genau?
penumbra
angebissenes Äpfelchen
Das widerspricht sich ein wenig... wenn du nur Detektorrauschen messen willst dann sollte das nicht vom Rekonstruktionsalgorithmus abhängen!
Ja, aber der Rekonstruktionsalgorithmus verstärkt oder glättet das Rauschen, sodass die Bilder entsprechend geglätett oder verrsaucht aussehen.
angebissenes Äpfelchen
Welche Nachverarbeitungsschritte meinst du genau?
Es geht u.a. um verschiedene Methoden der verlustfreien und verlustbehafteten Kompression (z.B. JPEG / JPEG2000).
Je nach Intensität des enthaltenen Rauschens erzielen diese Verfahren unterschiedliche Kompressionsergebnisse.
Megaseppl
Schade... Dfine 2 von NIK Filter kann zwar das Rauschen messen... gibt den Wert es aber nirgends aus sondern verwendet ihn ausschließlich für die automatische Korrektur.
Aber interessant zumindest zu sehen wie es vorgeht: Die Software sucht sich vier quadratische möglichst homogene Flächen im Bild mit unterschiedlichen Helligkeitsstufen. Diese misst sie dann.
Das ganze sieht dann so aus:
Zugehöriges Bild:
penumbra
Ja, so eine Auswertung, die einen Messwert ausgibt und am besten noch per Skript aufrufbar ist - das wär's

Danke für's Probieren!!!
IceHouse
penumbra
Hallo, gibt es ein Tool, mit dem man das Bildrauschen (also quasi die Entropie) in einem Bild (ohne rauschfreies Referenzbild) näherungsweise bestimmen kann?

Ich bin mit dem Thema zwar nicht vertraut, aber hast du dir schon einmal OsiriX und im Kontext seine Plugin Architektur angeschaut. Evtl. hat vor dir auch schon mal jemand eine ähnlich gelagerte Problemstellung gehabt und sie mit einem in Obj-C geschriebenen Plugin gelöst.

Evtl. hilft auch diese Abhandlung in irgend einer Richtung weiter Auf Seite 4 wird es interessant. Das hier sieht ebenfalls interessant aus.

Ich hoffe keine unqualifizierte Verwirrung gestiftet zu haben
„Fotografieren ist wie Tanzen ohne anfassen - Michael Papendiek“
IceHouse
Ich habe mir gerade mal das PDF des ersten Links (242.pdf) angeschaut interessante Infos gefunden. Unter 6 und ff. beschreiben sie, wie sie Noise durch eine Anisotropische Diffusion reduzieren und im Anhang unter 18 steht sogar die Adresse unter der es das Plugin gibt (OADP.zip).

Wenn sie es reduzieren können, müssen sie es auch anlysieren können. Evtl. magst du dir die Software und das Plugin mal mit deinen Bildquellen zu Gemüte führen.
„Fotografieren ist wie Tanzen ohne anfassen - Michael Papendiek“
penumbra
IceHouse
Ich habe mir gerade mal das PDF des ersten Links (242.pdf) angeschaut interessante Infos gefunden. Unter 6 und ff. beschreiben sie, wie sie Noise durch eine Anisotropische Diffusion reduzieren und im Anhang unter 18 steht sogar die Adresse unter der es das Plugin gibt (OADP.zip).

Wenn sie es reduzieren können, müssen sie es auch anlysieren können. Evtl. magst du dir die Software und das Plugin mal mit deinen Bildquellen zu Gemüte führen.
Hallo,
vielen Dank für die Links. Leider ist das PlugIn unter der zitierten Adresse nicht mehr verfügbar.
Wenn man bei Google nach OADP.uip sucht, kriegt man zwar einen Download angeboten, aber der enthält nur ein Musikalbum (das allerdings auch nicht schlecht ist)
Auch in der PlugIn-Liste von OsiriX steht es nicht. Daher kann ich es nicht ausprobieren...

Wenn ich die Artikel richtig verstehe (gleiches Thema 2x publiziert?), geht der Rauschreduzierung die Bestimmung eines Diffusionsfaktors für jedes Pixel voraus, abhängig davon, ob sich das Pixel in einer Region mit Kanten oder in einer eher flächigen Region befindet. Die Berechnung / Abschätzung eines "Rauschmaßes" findet nicht statt.
Ist aber trotzdem Interessant
Megaseppl
Werden die verfügbaren Osirix Plugins nicht direkt in der Anwendung im "Plugins Manager" dargestellt?
Vielleicht findet man den dort?

penumbra
Megaseppl
Werden die verfügbaren Osirix Plugins nicht direkt in der Anwendung im "Plugins Manager" dargestellt?
Nur die, die beim OsiriX-Team eingereicht wurden.
Habe selbst schon PlugIns entwickelt und in OsiriX eingebunden, die erscheinen natürlich nicht in jedermanns OsiriX.
IceHouse
penumbra
Hallo,
vielen Dank für die Links. Leider ist das PlugIn unter der zitierten Adresse nicht mehr verfügbar.
Wenn man bei Google nach OADP.uip sucht, kriegt man zwar einen Download angeboten, aber der enthält nur ein Musikalbum (das allerdings auch nicht schlecht ist)
Auch in der PlugIn-Liste von OsiriX steht es nicht. Daher kann ich es nicht ausprobieren...

Schau dir mal die Liste unter - evtl. ist da im Namen etwas auffälliges was man laden könnte. Schade, das es verschwunden ist.
penumbra
Wenn ich die Artikel richtig verstehe (gleiches Thema 2x publiziert?), [...]

Ja, hatte ich dann auch gesehen. Das eine Dokument ist von July 2012 und das letzte wurde scheinbar noch mal ergänzt und im Oktober 2012 neu veröffentlicht. Da man nach einer best. Zeit seine Artikel hier bei MTN NICHT mehr korrigieren kann, hab ich es stehen lassen und nicht weiter kommentiert.
„Fotografieren ist wie Tanzen ohne anfassen - Michael Papendiek“
IceHouse
Schau dir mal das ZIP Archiv mit dem Namen "MedicalImaging.zip" unter an.
„Fotografieren ist wie Tanzen ohne anfassen - Michael Papendiek“
pbr
Mal über Fourier-Transformationen nachgedacht? Kenne ich für ähnliche Zwecke.
Schnelles Google-Ergebnis:

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