Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 3 P7

Chia sẻ: Cinny Cinny | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

99
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nếu mỗi vùng của não nhận được hai ảnh của vật thể, mỗi ảnh lấy từ một mắt với một góc nhìn khác nhau nhỏ thì kết quả ta sẽ nhận được một hình ảnh ba chiều hay còn gọi là hình ảnh nổi. Tại não, một số khổng lồ các liên lạc của các tế bào thần kinh tạo ra xử lý thông tin.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 3 P7

y1=f(x1,fun,x,xt,s,N); } dx=2.0*dx; x2=x1+dx; y2=f(x2,fun,x,xt,s,N); iter=0 ; while(y2
fw=fx; c=0.0; iter=0; while(iter0.0) p=p; q=(float)fabs((float)q); r=e; e=c; /* is parabola acceptable.*/ if(((float)fabs((double)p) q*(a-xx))|| (p < q*(b-xx))) {/* fit parabola.*/ if(q==0.0) q=1.e-10; c=p/q; u=xx+c; /* f must not be evaluated too close to a or b. */ if( (((u-a)
{ /* A tỷ lệ vàng step. */ l1: if(xx>=xm) e=a-xx; else e=b-xx; c=CGOLD*e; } /* update a,b,v,w, and x. */ l2: if(fabs((double)c)>=tol1) u=xx+c; else u=xx+((c>0.0)?tol1:-tol1); fu=f(u,fun,x,xt,S,N); if(fu=xx) a=xx; else b=xx; v=w; fv=fw; w=xx; fw=fx; xx=u ; fx=fu; continue; } else { if(u
Để kiểm tra chương trình 12.3 chúng ta lấy dữ liệu dùng chương trình 12.2 từ ảnh "AUTHOR.IMG". Các màu ở đây được chia thành các sắc màu liên tiếp nhau. Dữ liệu đã có sẵn trên đĩa, chứa trong file "TINT2.DAT", dữ liệu có thể biểu diễn trên sơ đồ màu như hình 12.13. Chương trình có thể bị ngắt tại bất kỳ lúc nào bằng cách ấn phím ESC. Kết quả của hệ thống sẽ được lưu một cách tự động trong một file đặc biệt có tên ban đầu do người dùng đặt. Nếu sau đó bạn muốn tiếp tục với "đào tạo", bạn cần quay trở về chương trình chính, nhưng lần này trả lời "y" khi chương trình hỏi bạn: Bạn có muốn dùng các trọng số được đào tạo trước không? Lý do phải có phím ESC là đào tạo đòi hỏi một thời gian dài và bạn muốn ngắt chương trình, dùng máy tính vào các việc khác. Để áp dụng, chúng ta dùng một một perceptron ba lớp (cũng có thể dùng perceptron hai lớp), với lớp che khuất đầu tiên có tám nút, lớp che khuất thứ hai có bốn nút, và lớp ra chỉ có một nút. Lớp vào, tất nhiên là chỉ có hai nút, một cho x và một cho y - các biến của biểu đồ màu. Tín hiệu ra của hệ thống sẽ là 1 nếu dữ liệu biểu diễn cho sắc màu skin, và 0 cho các trường hợp còn lại. Chương trình bắt đầu bằng một số tính ngẫu nhiên giữa 0 và 1, và đòi hỏi gần 17,000 phép lặp và hơn 5 giờ tính toán trên máy 486-25 MHz. Sai lệch giảm xuống từ 32 xuống 0.0057. File chứa hệ thống này, chẳng hạn như, số các lớp, số các điểm trong mỗi lớp, và trọng số có sẵn trên đĩa dưới tên " WTSST.DAT". Hình 12.13 "TINT2.DAT" dùng thử mạng thần kinh. Bây giờ chúng ta cần phát triển một chương trình để kiểm tra cách làm việc thực sự của hệ thống. Liệt kê cho tất cả các thuật toán này trong một chương trình được cho ở dưới đây. 312
Chương trình 12.4 “TESNLYE.C”. Kiểm tra. /* Program 12.4 "TESNLYE.C". Testing a multilayer network.*/ /************************************ * Developed by M.A.Sid-Ahmed. * * ver. 1.0, 1992. * * @ 1994 * *************************************/ /* Program for testing a multi-layer perceptron. */ void float fun(float *); #include #include #include #include int M,*NL,*NS,L; int *d; float *xp,*y,*net,*delta,theta; void main() { float *w,q,xt; int i,j,N,xd,ind,Nt; char file_name[14],file_name2[14],ch; FILE *fptr,*fptr2; clrscr(); printf("\nEnter file_name for weights-->"); scanf("%s",file_name); fptr=fopen(file_name,"r"); if(fptr==NULL) { printf("file %s does not exist. ",file_name); exit(1); } fscanf(fptr,"%d ",&L); NL=(int *)malloc(L*sizeof(int)); 313
NS=(int *)malloc((L-2)*sizeof(int)); for(i=0;i
if((fscanf(fptr2,"%f ",&xt))==EOF) /* input data. */ { ind=0; break; } } if(ind==0) break; for(i=0;i
{ int i,j,k,m,n,Nt1,Nt2; float error, E; for(k=0;k
} /*k-loop*/ } Bài tập 12.2 1. Dùng hệ thống, với các trọng số "WTSST.DAT" có sẵn trên đĩa, để kiểm tra liệu hệ thống này có thể "nhận ra " sắc màu skin như được cho trong "TINT2.DAT". 2. Phát triển một chương trình C mà dùng một hệ thống nhiều lớp để sửa lại một cách có lựa chọn một màu đặc biệt. Dùng hệ thống xác định bằng các trọng số chứa trong " WTSS.DAT" áp dụng trên ảnh "AUTHOR.IMG" 3. Lập lại chương trình 12.3 PERNCONJG.C dùng thuật toán Davidon - - Powell để thay thế . Lưu lại chương trình vào file Fletcher PERNDFP.C. 4. Kiểm tra PERNDFP.C trên TINT2.DAT. 12.7 Quá trình nhận biết Thật không rõ ràng lắm là tại sao sự nhận biết lại chiếm một vị trí quan trọng trong mối quan tâm của con người. Dù có thế nào thì quá trình nhận biết luôn luôn được kết hợp một cái tên hoặc một cách gọi nào đó. Để xác định một vật thể, cho ví dụ, là quá trình xử lý kết hợp giữa nhận ra hình dạng và kết hợp với một cái tên đặc biệt. Câu hỏi là: bạn có cần phải biết tất cả các hình dạng khác nhau để nhận ra hình dạng của một vật thể? Trong thuật toán nhận biết đã dùng (thuật toán này cũng áp dụng quy tắc delta), tất cả dữ liệu biểu diễn cho một màu đặc biệt và dữ liệu biểu diễn cho tất cả các màu khác còn lại cần phải được biết. Điều này có vẻ hơi khác với cách mà chúng ta nhận biết. Có vẻ như chúng ta không cần những thông tin ngoài thông tin xác định cấu trúc một lớp màu đặc biệt mà chúng ta muốn nhận biết. Các dữ liệu về phân lớp đối t ượng hoặc cảm nhận màu sắc sẽ có thể dạy cho hệ thống thần kinh về một đối tượng đặc biệt, hoặc màu sắc, mà không cần một sự tham khảo các điểm ngoài tập hợp này. Trong sự quan sát của tôi, tôi nhận ra rằng trẻ em bắt đầu nhận ra rất sớm sự khác nhau về hình dạng của các vật thể biểu diễn các ký tự của bảng chữ cái, mỗi ký tự một thời điểm. Phương pháp nhận biết là công nhận, tiếp nối nhau bởi các lần đặt tên. Sự kết hợp của hình dạng, cảm nhận hoặc cảm giác với gọi tên là một xử lý đặc biệt cho nhận dạng. Chú ý là nếu bạn nghe giọng nói của một người trên điện thoại lần đầu tiên, và người gọi cho bạn tên của anh hoặc cô ta thì suy nghĩ đầu tiên của bạn là tưởng tượng ra một khuôn mặt với cái tên ấy - một khuôn mặt mà trí tưởng tượng của bạn tạo ra trên cơ sở của kết hợp của giọng nói và tên gọi. Sau này, khi bạn gặp người đó, một câu nói cửa miệng hay dùng là "Bạn hoàn toàn không giống như 317