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

Le motif principal de ce livre est de trouver une approche authentique pour découvrir un indice de qualité d'image et d'appliquer cette approche pour trouver la qualité de l'image segmentée (principalement axée sur l'image IRM). Pour trouver l'indice de qualité d'image, je me suis principalement concentré sur la phase, la magnitude et la fréquence d'une image où l'amalgame de la phase est moderne. Afin de détecter la qualitéla qualité de l'image, j'ai principalement utilisé cinq outils (MFSIM, FSIM, SSIM, UIQI, PSNR), trois bases de données (MICT, WIQ, IVE) et quatre métriques (SROCC, KROCC, PLCC, RMSE). Pour la segmentation de l'image, nous avons utilisé trois algorithmes de segmentation populaires (K-Mean Clustering, Watershed algorithm, Region Growing Segmentation) et la sortie segmentée est utilisée comme entrée de l'indice de mesure de la qualité de l'image et pour trouver la déviation de l'image segmentée. L'objectif principal de ce travail est de trouver un indice de qualité d'image avancé et d'afficher sa crédibilité en utilisant une application appropriée, ce qui est parfaitement réalisé.