Un nuovo indice di qualit dell'immagine e la sua applicazione sull'immagine MRI

Il motivo principale di questo libro trovare un approccio autentico per scoprire un indice di qualit dell'immagine e applicare questo approccio per trovare la qualit dell'immagine segmentata (principalmente concentrata sull'immagine MRI). Per trovare l'indice di qualit dell'immagine, mi sono concentrato principalmente su fase, magnitudine e frequenza di un'immagine dove l'amalgama di fase moderna. Per rilevarela qualit dell'immagine, ho usato principalmente cinque strumenti (MFSIM, FSIM, SSIM, UIQI, PSNR), tre database (MICT, WIQ, IVE) e quattro metriche (SROCC, KROCC, PLCC, RMSE).Per la segmentazione dell'immagine, qui vengono utilizzati tre algoritmi di segmentazione popolari (K-Mean Clustering, algoritmo Watershed, Region Growing Segmentation) e l'output segmentato viene utilizzato come input dell'indice di misurazione della qualit dell'immagine e per trovare la deviazione dell'immagine segmentata.L'obiettivo principale di questo lavoro quello di trovare un indice di qualit dell'immagine avanzata e visualizzarne la credibilit utilizzando un'applicazione appropriata, il che stato fatto perfettamente.