image - ECGグリッドからECGグラフを分離するための最良のしきい値処理手法は？

Question

画像のしきい値処理手法には2つのタイプがあります。1.適応しきい値2.グローバルしきい値

ECGグリッドからECGラインを分離するために使用できる最良のアルゴリズムは何ですか？

Answer 1

あなたがMATLABを使用していると仮定すると、私は次のことを実行します：

1. I = im2double（rgb2gray（Img））;

2. imhist（I）; %%画像のヒストグラムを表示します。ヒストグラムから、選択するしきい値のアイデアを得ることができます。

3. BW = im2bw（I、thr）; ％thrはしきい値レベルです。

4. 心電図を背景グリッドから分離するために、imerode、imdilate、およびその他の形態学的機能を試してみてください。

お役に立てば幸いです。

Answer 2

Pythonを使用していると仮定すると、次のことを実行します。

cv2.Canny（）をこのように使用して、ECG画像のグリッド線を検出および削除できます。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ECG_image = cv2.imread("image001.png")
plt.figure(figsize=(20,8))
plt.imshow(ECG_image)

img_gray = cv2.cvtColor(ECG_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_edges = cv2.Canny(img_gray, 800, 800, apertureSize=3)

plt.figure(figsize=(10,8))
plt.imshow(img_edges)
plt.show()

関数をニーズに合わせるには、Canny関数のパラメーターを試してみる必要があります。

Answer 3

これに対する1つの可能な解決策については、ここを参照してください。