Մատնահետքերի սկաներներում հանգույցի արդյունահանման եւ մատնահետքի արժեքների արդյունահանման եւ զտման հակիրճ ներածություն

Մատնահետքերի սկաներներում հանգույցի արդյունահանումը եւ զտումը, ընդհանուր առմամբ, դժվար է: Հանգստի արդյունահանման սովորական գործընթացը անցնում է հյուսվածքների ուղղության հաշվարկման, մատնահետքերի բաժանման, մատնահետքերի բարելավման, հյուսվածքների արդյունահանման եւ բինարացիայի, հյուսվածքների կատարելագործման եւ, վերջապես, զտված հյուսվածք: Պատկերի հանգույցները հայտնաբերեք (հիմնականում վերաբերում են վերջնական կետերին եւ Bifurcation կետերին), զտված հյուսվածքի պատկերով, վերջնական կետի համար կա միայն մեկ հարակից կետ հյուսվածքում. Bifurcation Point- ի համար կա եւ ընդամենը երեք հարակից կետեր, որոնք հյուսվածքի արդյունահանման եղանակը հիմնված է գորշի պատկերի վրա, հյուսվածքը հետեւելու համար եւ այնուհետեւ հայտնաբերում է հանգույցը տիեզերքը հանգույցում `մոխրագույն պատկերից հանգույցը հայտնաբերելու համար: Հանգույցի արդյունահանման ալգորիթմը հաճախ բաց է թողնում որոշ իրական հանգույցներ եւ նաեւ առաջացնում է որոշ սխալ հանգույցներ: Հանգույցի հայտնաբերման ճիշտ շարքի բարելավումը կախված է հանգույցի հայտնաբերման գործընթացում տարբեր ալգորիթմների արդյունավետությունից: Ի հավելումն, սխալ հանգույցները նվազեցնելու համար Յյինը ընդունում է լեռնաշղթայի ուժեղացման ալգորիթմը եւ հանգույցի զտիչ ալգորիթմը `սխալ հանգույցները հանելու համար: Հանգույցները հայտնաբերվելուց հետո մեքենայի ուսուցման մեթոդը օգտագործվում է յուրաքանչյուր հանգույցի ճիշտությունը ստուգելու եւ յուրաքանչյուր հանգույցի տեսակը շտկելու համար: B5MM- ը կոչվում է, հիմնվելով գիտելիքների վրա հիմնված մեթոդի վրա, ուժեղացնում է լեռնաշղթաները, դրանով իսկ նվազեցնելով սխալ հանգույցների հայտնաբերումը: Yin Quimin- ն ընդունում է գիտելիքների վրա հիմնված մեթոդը `սխալ հանգույցները ջնջելու համար:

Հյուսվածքների հաշվարկի ոլորտը համեմատաբար պարզ է, եւ հիմնականում կախված է ուղղության ճիշտ հաշվարկից եւ հյուսվածքի ճիշտ արդյունահանումից: Իր պարզության պատճառով հյուսվածքի հաշվարկման մեթոդի վերաբերյալ քիչ հաշվետվություններ կան, եւ ենթադրվում է, որ հյուսվածքի ժամանակահատվածը կայուն է: Գծերի ավտոմատ քանակը հաշվարկվում է, եւ մատնահետքերի համապատասխանող որոշ ալգորիթմներ օգտագործում են տողերի քանակը որպես հատուկ բանագնաց:
Պատկերի որակի հաշվարկ, շատ կարեւոր է մատնահետքերի նույնականացման ավտոմատ համակարգում հաշվարկել պատկերի որակը: Պատկերի որակը հաշվարկելով, այն կարող է կանխել մատնահետքերի ցածր որակի պատկերները տվյալների բազայում գրանցվելուց, որպեսզի համակարգի ճշգրտությունը բարելավվի: Մատնահետքերի պատկերի որակի հաշվարկման եղանակը հիմնված է ուղղորդված եւ ոչ ուղղորդական շրջանների հարաբերակցության մեթոդի վրա J. մեթոդ 6-ի հիման վրա, հիմնվելով ալիքների սեղմման վրա, չնայած առաջարկվել է մատնահետքերի որակի հաշվարկման մի քանի մեթոդներ, Չկա ճանաչված ստանդարտ, որը կարող է չափել հաշվարկման մեթոդի որակը: