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measureNoise

Mida el ruido con Imatest® Gráfico de eSFR

Descripción

ejemplo

noiseTable = measureNoise(chart) los niveles de ruido utilizando las regiones grises de interés (ROI) de un Imatest® Gráfico eSFR extendido.

Ejemplos

contraer todo

Lea una imagen de un gráfico de eSFR en el espacio de trabajo.

I = imread('eSFRTestImage.jpg');

Cree un objeto y, a continuación, muestre el gráfico con anotaciones de ROI.esfrChart Los 20 ROI de parche gris están etiquetados con números rojos.

chart = esfrChart(I); displayChart(chart,'displayColorROIs',false, ...     'displayEdgeROIs',false,'displayRegistrationPoints',false)

Mida el ruido en todos los ROI de parche grises.

noiseTable = measureNoise(chart)
noiseTable=20×22 table
    ROI    MeanIntensity_R    MeanIntensity_G    MeanIntensity_B    RMSNoise_R    RMSNoise_G    RMSNoise_B    PercentNoise_R    PercentNoise_G    PercentNoise_B    SignalToNoiseRatio_R    SignalToNoiseRatio_G    SignalToNoiseRatio_B    SNR_R     SNR_G     SNR_B     PSNR_R    PSNR_G    PSNR_B    RMSNoise_Y    RMSNoise_Cb    RMSNoise_Cr
    ___    _______________    _______________    _______________    __________    __________    __________    ______________    ______________    ______________    ____________________    ____________________    ____________________    ______    ______    ______    ______    ______    ______    __________    ___________    ___________

     1         9.4147             11.349             11.099           2.6335        1.9417        2.3106          1.0328           0.76145           0.90613               3.5749                  5.8448                  4.8036           11.065    15.335    13.631     39.72    42.367    40.856      1.6901         0.5813         1.0865  
     2         9.2873             10.896             10.503            2.405        2.1309        2.0966         0.94312           0.83564           0.82218               3.8617                  5.1132                  5.0099           11.736    14.174    13.996    40.509     41.56    41.701      1.7357         0.2788        0.97788  
     3         13.488              14.95             15.017           2.4966        2.1156        2.5593         0.97907           0.82964            1.0036               5.4027                  7.0668                  5.8676           14.652    16.984    15.369    40.184    41.622    39.968      1.8095        0.77675         1.0903  
     4         20.411             21.689             22.946           2.4395        2.0206        2.5556         0.95668           0.79241            1.0022               8.3666                  10.734                  8.9791           18.451    20.615    19.065    40.385    42.021    39.981      1.8048        0.69788        0.84669  
     5         29.189             34.144             38.442           3.0436        2.8317        4.1125          1.1936            1.1105            1.6127               9.5903                  12.058                  9.3476           19.637    21.625    19.414    38.463     39.09    35.849      2.3507         1.3549         1.2242  
     6         35.009             40.337             47.544           3.2201        2.7705        3.6994          1.2628            1.0865            1.4508               10.872                   14.56                  12.852           20.726    23.263    22.179    37.973     39.28    36.768      2.3973          1.297          1.102  
     7         50.768             58.206             69.539           3.3931        3.2661         3.734          1.3306            1.2808            1.4643               14.962                  17.821                  18.623             23.5    25.019    25.401    37.519     37.85    36.687       2.787        0.98523        0.76701  
     8         61.871              69.98             80.779           3.4734        3.0966        3.1214          1.3621            1.2144            1.2241               17.813                  22.599                  25.879           25.015    27.082    28.259    37.316    38.313    38.244      2.6049        0.53852         1.0205  
     9         77.115             83.999             96.869           3.1467        2.9973        3.5088           1.234            1.1754             1.376               24.507                  28.025                  27.607           27.786    28.951    28.821    38.174    38.596    37.228       2.545        0.91262        0.89469  
    10         88.552             98.426             113.87           3.1846        2.8538        3.1835          1.2488            1.1191            1.2484               27.807                   34.49                  35.767           28.883    30.754     31.07     38.07    39.022    38.073      2.4241        0.68448        0.84718  
    11         107.25             116.97             132.94           3.3128        3.0561        3.2921          1.2991            1.1985             1.291               32.374                  38.275                  40.381           30.204    31.658    32.123    37.727    38.427    37.781      2.6033        0.74341        0.60673  
    12         124.23             131.96             146.27           3.3817        3.0611        3.3879          1.3262            1.2004            1.3286               36.737                  43.109                  43.175           31.302    32.691    32.705    37.548    38.413    37.532      2.5981        0.83262        0.64982  
    13         143.52              149.3             164.52            2.922        2.6763        3.0484          1.1459            1.0495            1.1954               49.116                  55.787                  53.969           33.824    34.931    34.643    38.817     39.58     38.45      2.3615        0.63296        0.42465  
    14         156.87             165.76             178.05           3.2507        2.6489        2.7331          1.2748            1.0388            1.0718               48.258                  62.577                  65.148           33.671    35.928    36.278    37.891    39.669    39.398      2.2917        0.47553         1.0089  
    15         178.25             184.59              193.3           2.8498         2.474        2.6084          1.1176            0.9702            1.0229               62.548                  74.612                  74.106           35.924    37.456    37.397    39.035    40.263    39.803      2.1966        0.31965        0.87419  
    16         193.81             196.97             203.42           2.2181        2.1638        2.6139         0.86985           0.84853            1.0251               87.375                  91.029                   77.82           38.828    39.184    37.822    41.211    41.427    39.785      1.8028        0.88982         0.4254  
      ⋮

Muestra un gráfico de la señal media y la relación señal/ruido (SNR) de los tres canales de color sobre los 20 ROI de parche gris.

figure subplot(1,2,1)  plot(noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_R,'r-o', ...      noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_G,'g-o', ...      noiseTable.ROI,noiseTable.MeanIntensity_B,'b-o') title('Signal') ylabel('Intensity') xlabel('Gray ROI Number') grid on subplot(1,2,2) plot(noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_R,'r-^', ...      noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_G,'g-^', ...      noiseTable.ROI,noiseTable.SNR_B,'b-^') title('SNR') ylabel('dB') xlabel('Gray ROI Number') grid on

Argumentos de entrada

contraer todo

gráfico eSFR, especificado como un objeto.esfrChart

Argumentos de salida

contraer todo

Valores de ruido de cada parche gris, devueltos como una tabla de 20 por 22. Las 20 filas corresponden a los 20 parches grises del gráfico eSFR. Las 22 columnas representan las variables que se muestran en la tabla. Cada variable es un escalar de tipo .double

VariableDescripción
ROIIndice del ROI muestreado. El valor de es un entero en el rango [1, 20].ROI Los índices coinciden con los números de ROI mostrados por .displayChart
MeanIntensity_R

Valor medio de los píxeles de canal rojo en el ROI.

MeanIntensity_G

Valor medio de los píxeles de canal verde en el ROI.

MeanIntensity_B

Valor medio de los píxeles de canal azul en el ROI.

RMSNoise_R

Ruido cuadrado medio raíz (RMS) de píxeles de canal rojo en el ROI.

RMSNoise_G

Ruido RMS de píxeles de canal verde en el ROI.

RMSNoise_B

Ruido RMS de píxeles de canal azul en el ROI.

PercentNoise_RRuido RMS de píxeles rojos, expresado como un porcentaje del máximo del tipo de datos de imagen del gráfico original.
PercentNoise_GRuido RMS de píxeles verdes, expresado como un porcentaje del máximo del tipo de datos de imagen del gráfico original.
PercentNoise_BRuido RMS de píxeles azules, expresado como un porcentaje del máximo del tipo de datos de imagen del gráfico original.
SignalToNoiseRatio_RRelación de señal ( ) al ruido ( ) en el canal rojo.MeanIntensity_RRMSNoise_R
SignalToNoiseRatio_GRelación de señal ( ) al ruido ( ) en el canal verde.MeanIntensity_GRMSNoise_G
SignalToNoiseRatio_BRelación de señal ( ) al ruido ( ) en el canal azul.MeanIntensity_BRMSNoise_B
SNR_R

Relación señal-ruido (SNR) del canal rojo, en dB.

SNR_R = 20*log(MeanIntensity_R/RMSNoise_R).

SNR_G

SNR del canal verde, en dB.

SNR_G = 20*log(MeanIntensity_G/RMSNoise_G).

SNR_B

SNR del canal azul, en dB.

SNR_B = 20*log(MeanIntensity_B/RMSNoise_B).

PSNR_RSNR pico del canal rojo, en dB.
PSNR_GPico SNR del canal verde, en dB.
PSNR_BPico SNR del canal azul, en dB.
RMSNoise_Y

Ruido RMS de píxeles de canal de luminancia (Y) en el ROI.

RMSNoise_Cb

Ruido RMS de píxeles de canal de crominancia (Cb) en el ROI.

RMSNoise_Cr

Ruido RMS de píxeles de canal de crominancia (Cr) en el ROI.

Sugerencias

  • Para linealizar los datos para las mediciones de ruido, primero deshaga la corrección gamma de una imagen de gráfico de prueba sRGB utilizando la función.rgb2lin A continuación, cree un objeto a partir de la imagen lineal e introduzca el objeto en la función.esfrChartesfrChartmeasureNoise

Introducido en R2017b