歯科用X線撮影からのノイズの除去

私はアクティブシェイプモデル を適用して、歯科用X線写真で歯を見つけるプロジェクトに取り組んでいます。この手法に詳しい方のために、現在、各ランドマークの法線ベクトルに沿ってサンプリングを試みています。このペーパーでは、サンプリングされたピクセルの導関数を使用することを推奨しています。

したがって、私の問題は、デリバティブオペレーターを適用するために歯科用X線をフィルター処理するための最良の方法です。私は現在、中央値フィルターの組み合わせを使用して、量子ノイズ（まだら）だと思うもののほとんどを削除しています。その後、バイラテラルフィルターが続きます。次に、Scharr演算子を適用して、サンプリングする実際の勾配を計算します。

結果を以下に示します。

最初の画像は元のデータを示しています。2番目と3番目の画像では、フィルター処理されたデータが、最初にFFT後のスペクトルの大きさとして、次にフィルター処理された画像データとして表示されます。4番目の画像は、3番目の画像にScharr演算子を適用した結果を示しています。

私の質問は：

• 私のアプローチとは異なる、歯科用X線写真のノイズを減らすためのよく知られたアプローチはありますか？
• エッジと「フラット」（非エッジ）領域の「煙のような」外観の原因は何ですか？フィルタリングされた画像にある種の残りのノイズですか、それとも勾配演算子に固有のものですか？それが実際にノイズである場合、どのフィルターを使用するのが最も適していますか？メディアンフィルターは、小さなノイズのあるブロブの除去に優れていましたが、カーネルが大きいと、エッジがぼやけすぎてしまいます。そのため、バイラテラルフィルターを使用して、大きなブロブをフィルターで除去し、エッジを損なわずに領域全体で色を均一化しますが、このスモーキーな構造をフィルターすることはできません。
• この場合、勾配を作成するためにScharr演算子よりも優れたオプションはありますか？
• おまけ：これはアクティブシェイプモデルの適切な入力と見なされますか？どれほど堅牢かはまだわかりません。

私が理解している限り、画像導出とは、エッジを抽出することを意味します。比較的大きなガウスフィルターで画像をフィルター処理することをお勧めします。画像導出の計算コストが作業にとって重要でない場合は、キャニーエッジ検出器を使用することをお勧めします。ノイズの影響を受けにくく、ノイズにだまされず、強いエッジとともに弱いエッジも検出します。そのためのMatlab命令：

   [MinThresh MaxThresh]=[-0.3 0.5];
   EDGE_No_SMOKE=edge(im,'canny',[MinThresh MaxThresh]);

結果は次のとおりです（私はそれがあなたが求めている結果ではない可能性があることを知っていますが、しきい値変数とフィルターサイズを操作すると、望ましい結果が得られます）。

煙のような効果はもう見られないことに注意してください。これらの間違ったエッジについても、画像の開閉テクニックを使用して削除できます。