Il motivo principale di questo libro è trovare un approccio autentico per scoprire un indice di qualità dell'immagine e applicare questo approccio per trovare la qualità dell'immagine segmentata (principalmente concentrata sull'immagine MRI). Per trovare l'indice di qualità dell'immagine, mi sono concentrato principalmente su fase, magnitudine e frequenza di un'immagine dove l'amalgama di fase è moderna. Per rilevarela qualità 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 qualità dell'immagine e per trovare la deviazione dell'immagine segmentata.L'obiettivo principale di questo lavoro è quello di trovare un indice di qualità dell'immagine avanzata e visualizzarne la credibilità utilizzando un'applicazione appropriata, il che è stato fatto perfettamente.
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