Un nouvel indice de qualit d'image et son application Application l'image IRM

Le motif principal de ce livre est de trouver une approche authentique pour dcouvrir un indice de qualit d'image et d'appliquer cette approche pour trouver la qualit de l'image segmente (principalement axe sur l'image IRM). Pour trouver l'indice de qualit d'image, je me suis principalement concentr sur la phase, la magnitude et la frquence d'une image o l'amalgame de la phase est moderne. Afin de dtecter la qualitla qualit de l'image, j'ai principalement utilis cinq outils (MFSIM, FSIM, SSIM, UIQI, PSNR), trois bases de donnes (MICT, WIQ, IVE) et quatre mtriques (SROCC, KROCC, PLCC, RMSE).Pour la segmentation de l'image, nous avons utilis trois algorithmes de segmentation populaires (K-Mean Clustering, Watershed algorithm, Region Growing Segmentation) et la sortie segmente est utilise comme entre de l'indice de mesure de la qualit de l'image et pour trouver la dviation de l'image segmente.L'objectif principal de ce travail est de trouver un indice de qualit d'image avanc et d'afficher sa crdibilit en utilisant une application approprie, ce qui est parfaitement ralis.