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Nella famiglia Photoshop in nuova versione Photoshop CC 2014 ha un nuovo filtro Sfocatura contorno(Path Blur), uno strumento meraviglioso per aggiungere l'effetto del movimento e migliorare la sincronizzazione del movimento nell'immagine. Le foto con movimento, che si tratti di una palla abbandonata, una macchina da corsa o un cavallo da gorgogliamento, di maggior successo per creare la sincronizzazione del movimento e aggiungere una trama o una direzione di movimento, altrimenti, le immagini rimangono statiche.
In questa lezione, il fotografo Tigz Rice ti mostrerà come è possibile migliorare la foto del ballerino utilizzando la creazione di un effetto di sincronizzazione del movimento nel programma Photoshop.
TIGZ rivelerà anche i segreti di lavorare con un nuovo filtro Sfocatura contorno(PATH BLUR Filter) nella nuova versione del programma Photoshop CC 2014.
Totale risultato
Passo 1
Aprire l'immagine selezionata in Photoshop cc 2014, quindi converti questa immagine nel Oggetto intelligente(Smart Object) facendo clic con il tasto destro del mouse sul livello sorgente e nella finestra visualizzata, selezionare l'opzione Trasformare nel Inteligente-un oggetto (Converti in oggetto intelligente).
Richiesta:Lavorare con un oggetto intelligente ti offre la libertà di azione quando apporti modifiche in qualsiasi momento del flusso di lavoro e non si affidano al pannello della cronologia.
Passo 2.
Quindi, vai Filtro - Blur Gallery - Sfocatura contorno(Filtro\u003e Blur Gallery\u003e Path Blocco), Avanti, Apparirà la finestra delle impostazioni dell'utensile della sfocatura. Photoshop Program. Aggiungere automaticamente il contorno blu all'immagine per controllare la direzione della sfocatura.
Nota del traduttore: Blur Gallery. (Blur Gallery) è una finestra Impostazioni utensili Sfocatura(Strumenti sfocati), uno dei parametri delle impostazioni di questo strumento - questo Sfocatura contorno (Sfocatura del percorso), questo parametro ed è dedicato a questa lezione.
Fare clic con il mouse + tirare la fine del contorno per controllare la direzione della sfocatura che si utilizza. Puoi anche aggiungere un punto centrale al contorno, che può essere spostato per dare il tuo contorno di curvatura.
Richiesta: Per aggiungere ulteriormente punti per la curvatura del contorno, fai clic in qualsiasi parte lungo la linea blu.
Passaggio 3.
Fare clic su qualsiasi parte dell'immagine + tirare il mouse per creare ulteriormente i contorni sfocati sull'immagine. Nell'immagine originale, ho creato un anello di movimento per ogni gamba e mani, oltre a pertanto la testa e l'ultimo contorno per tessuto trasparente.
Suggerimento: è possibile controllare l'intensità di ciascun circuito della sfocatura, puntando il cursore del mouse alla fine del contorno e l'uso di piccoli corridori rotondi che appariranno.
Nota del traduttore:controllare l'intensità di ciascun contorno significa che è possibile modificare l'intensità della sfocatura di ogni singolo elemento immagine.
Passaggio 4.
Nella finestra delle impostazioni dello strumento Sfocatura(Strumenti sfocati) nelle impostazioni del parametro Sfocatura contorno(Sfocatura del percorso) sul lato destro del documento, fare clic sul menu a discesa e nell'elenco visualizzato, selezionare l'opzione "Sincronizzazione posteriore flash", questa opzione simula le impostazioni della fotocamera e crea un impulso della luce combustibile del flash Alla fine di ogni punto sfocatura.
Imposta i parametri Velocità(Velocità) e Transizione graduale(Cono) finché non ottieni l'effetto desiderato. Non appena il loop sfocatura organizza, fai clic su OK.
Passaggio 5.
Torniamo alla finestra principale di Photoshop, ora puoi nascondere i tuoi contorni della sfocatura, facendo clic sulla maschera filtro intelligente e premendo i tasti (Ctrl + I) per l'inversione della maschera in colore neroQuesto colore nasconde l'effetto della sfocatura sulla tua immagine. Quindi, selezionare Strumento Spazzola (Spazzole per spazzole (B)), installare una spazzola morbida, la spazzola colore bianco e l'uso di questo pennello, spremere con cautela le sezioni dell'immagine, ovunque si desidera aggiungere più movimento.
È impossibile escludere la matematica dalla discussione sull'elaborazione e il filtraggio delle immagini. Questo articolo descriverà i principi che si trovano in una serie di procedure comuni. Questa descrizione dovrebbe essere accettabile per i tecnologi di vari livelli di conoscenza matematica. Le prime procedure saranno discusse, procedure semplici associate alle immagini statiche. Ulteriori procedure più complesse associate alle immagini dinamiche. Una parte significativa di elaborazione e filtrazione dell'immagine si verifica con immagini fisiologicamente chiuse e opposto (tomografia computerizzata di emissioni single-fotone). Sfortunatamente, la complessità di questi problemi non dà descrizione dettagliata Qui.
Elaborazione delle immagini statiche
Le immagini statiche che sono state trasferite direttamente al film in tempo reale sono presentate in formato analogico. Questi dati potrebbero avere una gamma infinita di valori e può creare immagini che riflettono accuratamente la distribuzione di radionuclidi in organi e tessuti. Sebbene queste immagini possano essere molto elevate, se vengono ottenute correttamente, in tempo reale, la raccolta di informazioni fornisce solo una possibilità di acquistare dati. A causa del fattore umano o di altri errori, potrebbe essere necessario ripetere l'immagine per ottenere un'immagine e, in alcuni casi, ripetere gli interi studi.Le immagini statiche trasferite a un computer per lo stoccaggio o il miglioramento sono presentate in formato digitale. Questo è effettuato in in formato elettronico con un convertitore analogico-digitale. Nelle vecchie camere, questa trasformazione si è verificata attraverso una serie di reti di resistori, che contengono una forza del segnale proveniente da diversi fotomultiplicatori e ha prodotto un segnale digitale, proporzionale alle energie degli eventi.
Indipendentemente dal metodo utilizzato per digitalizzare le immagini, l'uscita digitale assegna il valore discreto dei dati analogici elaborati. Il risultato è immagini che possono essere memorizzate ed elaborate. Tuttavia, queste immagini sono solo un'approssimazione dei dati analogici originali. Come si può vedere nella figura 1, la rappresentazione digitale ha un aspetto esemplare, ma non duplica i segnali analogici.
Figura 1 - Curva analogica e sua rappresentazione digitale
Le immagini digitali della medicina radiologica sono costituite da una matrice selezionata da un tecnologo. Alcune matrici comuni utilizzate in medicina radiologica: 64x64, 128x128 e 256x256. Nel caso di una matrice 64x64, lo schermo del computer è diviso in 64 celle orizzontalmente e 64 verticalmente. Ogni quadrato come risultato di questa separazione è chiamato pixel. Ogni pixel può contenere una quantità limitata di dati. Nella matrice 64x64, ci sarà un totale di 4096 pixel sullo schermo del computer, la matrice 128x128 offre 16384 pixel e 256x256 - 65536 pixel.
Le immagini con un sacco di pixel assomigliano in più dati analogici originali. Tuttavia, ciò significa che il computer deve memorizzare ed elaborare più dati, per i quali è necessario più spazio su disco rigido e requisiti più elevati per memoria ad accesso casuale. La maggior parte delle immagini statiche è ottenuta per un'ispezione visiva da parte di un medico di medicina radiologica, quindi di solito non richiedono un'analisi statistica o numerica significativa. Un numero di comuni metodi statici L'elaborazione delle immagini è comunemente utilizzata per scopi clinici. Questi metodi non sono necessariamente unici per l'elaborazione delle immagini statiche e possono essere applicati in alcune applicazioni per un'immagine dinamica, fisiologicamente chiusa o opect. Questi sono i seguenti metodi:
Ridimensionamento dell'immagine;
Sfondo di sottrazione;
Levigatura / filtraggio;
Sottrazione digitale;
Normalizzazione;
Immagine del profilo.
Scaling immagine
Quando si visualizzano immagini digitali per il controllo visivo o per scrivere immagini, un tecnologo, è necessario selezionare il ridimensionamento corretto dell'immagine. Il ridimensionamento dell'immagine può verificarsi in un formato in bianco e nero con sfumature intermedie di formato grigio o di colore. La scala più semplice sarà una scala con due sfumature di grigio, ovvero bianco e nero. In questo caso, se il valore del pixel supera il valore specificato dall'utente, un punto nero apparirà sullo schermo se il valore è inferiore, quindi bianco (o trasparente nel caso delle immagini a raggi X). Questa scala può essere invertita a discrezione dell'utente.
Più spesso ha usato la scala di 16, 32 o 64 sfumature di grigio. In questi casi, i pixel contenenti le informazioni più completi sembrano ombre scure (nero). I pixel contenenti un minimo di informazioni sembrano le sfumature più brillanti (trasparente). Tutti gli altri pixel sembreranno sfumature di grigio, in base al numero di informazioni che contengono. La relazione tra il numero di punti e sfumature di Grigio può essere definita linearmente, logaritmicamente o esponenzialmente. È importante scegliere la tonalità di grigio corretta. Se troppe sfumature di Grigio selezionato, l'immagine può sembrare sfocata. Se troppo poco - l'immagine può sembrare troppo scura (figura 2).
Figura 2 - (a) immagini con una grande quantità di sfumature di grigio, (B) immagine con una piccola quantità di sfumature di grigio, (c) immagine con gradi corretti di grigio
Il formato di colore può essere utilizzato per ridimensionare l'immagine, e in questo caso il processo coincide con la scala di gray delle manipolazioni. Tuttavia, invece di visualizzare i dati in tonalità di grigio, i dati vengono visualizzati in diversi colori a seconda del numero di informazioni contenute nel pixel. Sebbene le immagini a colori siano attraenti per i principianti e più visive per le relazioni pubbliche, le immagini a colori sono piccole da aggiungere all'interpretabilità del film. Pertanto, molti medici preferiscono ancora vedere le immagini nei gradi in scala di grigi.
Sfondo di sottrazione
Ci sono numerosi fattori indesiderati in immagini di medicina radiologica: sfondo, Spunt di Compton e rumore. Questi fattori sono insoliti per la medicina radiologica in relazione alla localizzazione della radiofarmaceutia all'interno dello stesso organo o tessuto.
Tali valori anomali (conteggi) fanno un contributo significativo al deterioramento dell'immagine. I riferimenti raccolti dalle fonti sdraiati e sovrapposti sono di sfondo. La diffusione di Compton è dovuta al fotone che ha deviato dal suo percorso. Se il fotone è stato respinto dalla Camera Gamma, o perse abbastanza energia per essere distinta dalla camera di elettronica, non è così importante. Tuttavia, ci sono casi in cui il fotone si discosta verso la telecamera e la sua perdita di energia può essere abbastanza grande per la fotocamera per determinarlo come dispersione. In queste condizioni, la diffusione di Compton può essere registrata con la fotocamera che si è verificata da altre fonti, oltre alle aree di interesse. Il rumore è fluttuazioni casuali in sistema elettronico. In circostanze normali, il rumore non contribuisce alle emissioni indesiderate nella stessa misura dello sfondo di sfondo e Compton. Tuttavia, come scattering di sfondo e compaton, il rumore può aiutare a deteriorare la qualità dell'immagine. Questo può essere particolarmente problematico per la ricerca in cui l'analisi quantitativa svolge un ruolo importante nell'interpretazione finale dello studio. I problemi dello sfondo, la diffusione di Compton e il rumore possono essere ridotti al minimo utilizzando un processo noto come la sottrazione di sfondo. Di norma, un tecnologo attrae un'area di interesse (ROI) adatto per sottrarre lo sfondo, ma in alcuni casi, l'area di interesse è generata da un computer (figura 3).
Figura 3 - Immagine del cuore. Dimostrazione della giusta sottatrazione di collocamento dello sfondo del ROI (freccia)
Indipendentemente dal metodo, il tecnologo è responsabile per il corretto posizionamento dello sfondo del ROI. Lo sfondo delle regioni con un numero maggiore di aree può sparare troppi parametri da un organo o tessuto nel campo dell'interesse. D'altra parte, lo sfondo delle regioni con un numero eccezionalmente basso di aree impiegherà troppi parametri dall'immagine. Entrambi gli errori possono portare a un'interpretazione errata dello studio.
La sottrazione dello sfondo è determinata aggiungendo il numero di conteggi in modalità di sfondo ROI e divisione sul numero di pixel, che sono contenuti nello sfondo del ROI. Successivamente, il numero ottenuto viene sottratto da ciascun pixel nell'organo o dal tessuto. Ad esempio, supponiamo che lo sfondo del ROI sia stato 45 pixel e contiene 630 campioni. Sfondo medio:
630 campioni / 45 pixel \u003d 14 campioni / pixel
Levigatura / filtraggio
Lo scopo della levigatura è ridurre il rumore e migliorare la qualità visiva dell'immagine. Spesso, la levigatura è chiamata filtrazione. Esistono due tipi di filtri che possono essere utili nel campo della medicina di radiazioni: spaziale e temporaneo. I filtri spaziali sono utilizzati sia per immagini statiche che dinamiche, mentre si applica temporaneamente solo per immagini dinamiche.
In molto metodo semplice Levigatura è utilizzata 3 pixel quadrato 3-x-3 (nove totali) e determina anche il valore in ciascun pixel. I valori dei pixel nel quadrato sono in media e questo valore è assegnato al pixel centrale (figura 4). A discrezione del tecnologo, la stessa operazione può essere ripetuta per l'intero schermo del computer o la zona limitata. Tali operazioni possono essere realizzate con quadrati da 5-x-5 o 7-x-7.
Figura 4 - 9-tipotti schema semplice Levigatura
Un'operazione simile, ma più complessa comporta la creazione di un nucleo del filtro pesando i valori dei pixel che circondano il pixel centrale. Ogni pixel è moltiplicato da valori ponderati appropriati. Successivamente, i valori del kernel del filtro vengono riassunti. Infine, la somma dei valori del kernel del filtro è diviso nella somma dei valori ponderati e il valore è assegnato al pixel centrale (Fig. 5).
Figura 5 - Diagramma di levigatura a 9 tipixel con nucleo filtro sospeso
Lo svantaggio è che durante la levigatura, sebbene l'immagine possa essere più attraente visivamente, l'immagine può essere sfocata e c'è una perdita nella risoluzione dell'immagine. L'uso finale del nucleo del filtro include la pesatura con valori negativi lungo i pixel periferici con un valore positivo nel centro del pixel. Questo metodo di pesatura tende ad attivare il numero di discrepanze tra i pixel adiacenti e può essere utilizzato per aumentare la probabilità di rilevare bordi di organi o tessuti.
Sospirazione digitale e normalizzazione
Il solito problema nella medicina radiologica impedisce cosa sta accadendo da nascondere o mascherare le stazioni anomali dell'accumulo dell'indicatore. Molte di queste difficoltà sono state superate dall'applicazione delle tecnologie. Tuttavia, sono necessari metodi più intelligenti per ottenere informazioni pertinenti da un'immagine piatta. Uno di questi metodi è la sottrazione digitale. La sottrazione digitale include sottraendo un'immagine dall'altra. Si basa sullo sfondo che alcuni radiopharmaceutici sono localizzati in tessuti normali e patologici, il che rende difficile la correttezza dell'interpretazione per il medico. Per aiutare in differenziazione tra i tessuti normali e patologici, il secondo radiopharmaceutico viene somministrato solo nei tessuti sani. L'immagine della distribuzione della seconda radiofarmaceazione viene sottratta dall'immagine del primo, lasciando solo un'immagine del tessuto anomalo. È imperativo che il paziente rimane fermo tra la prima e la seconda introduzione.
Quando un tecnologo deduce una seconda immagine solida da un'immagine di una prima immagine di bassa qualità, è possibile rimuovere valori sufficienti dal tessuto anomalo, che renderà il tipo di "normale" (Fig. 6).
Figura 6 - Sottosella digitale senza normalizzazione
Per evitare risultati falsi negativi dello studio, le immagini devono essere normalizzate. La normalizzazione è processo matematicoin cui i conteggi sparsi tra le due immagini sono coordinate. Per normalizzare l'immagine, il tecnologo è necessario evidenziare una piccola area di interesse vicino al tessuto, che è considerato normale. Il numero di campioni nella regione nella prima immagine (con un numero basso) è diviso in grafici nella stessa regione del secondo (con il conteggio elevato). Questo darà un rapporto di moltiplicazione, contando tutti i pixel che costituiscono la prima immagine. Nella figura 7, "zona normale", nel calcolo sarà il pixel in alto a sinistra. Questo numero nel "dominio normale" (2), diviso in un pixel appropriato della seconda immagine (40), fornisce un coefficiente di moltiplicazione 20. Tutti i pixel nella prima immagine, quindi moltiplicati per il coefficiente 20. Infine, la seconda immagine sarà detratto dal numero nella prima immagine.
Figura 7 - Sfondo di sottrazione con normalizzazione
Picture profilazione
Procedura semplice di profilazione dell'immagine, che viene utilizzata per quantificare vari parametri sull'immagine statica. Per la profilazione, il tecnologo apre l'applicazione appropriata sul computer e posiziona la linea attraverso lo schermo del computer. Il computer prenderà in considerazione i pixel specificati dalla linea e creerà un grafico della dipendenza dei numeri di conteggio contenuti in pixel. L'immagine del profilo ha diverse applicazioni. Per uno studio statico della perfusione miocardica, il profilo viene portato attraverso il miocardio per assistere nel determinare il grado di perfusione miocardica (figura 8). Nel caso dello studio della regione di Sacral-Ileum, il profilo viene utilizzato per stimare l'omogeneità dell'assorbimento osseo dell'agente di giunti sacrificati e iliaci nell'immagine. Infine, l'immagine dei profili può essere utilizzata come controllo per analizzare il contrasto della fotocamera.
Figura 8 - Immagine del profilo del miocardico
Elaborazione delle immagini dinamiche
Un'immagine dinamica è una serie di immagini statiche ottenute in sequenza. Pertanto, la discussione precedente sulla composizione delle immagini statiche analogiche e digitali è applicabile alle immagini dinamiche. Le immagini dinamiche ottenute in un formato digitale consistono in matrici selezionate dal tecnologo, ma, di regola, queste sono matrici di dimensioni 64-X-64 o 128-X-128. Sebbene queste matrici possano mettere a repentaglio la risoluzione dell'immagine, richiedono una memoria significativamente inferiore per lo stoccaggio e la RAM rispetto a Matrix 256-X-256.
Immagini dinamiche utilizzate per stimare il tasso di accumulo e / o il tasso di rimozione del RFP da organi e tessuti. Alcune procedure, come ossa trifase e sanguinamento gastrointestinale, richiedono solo un'ispezione visiva di un medico per fare una conclusione diagnostica. Altri studi, come la nefrologia (figura 9), studi gastrici di svuotamento e frazione di espulsione epatobiliare, richiede una valutazione quantitativa come parte della diagnosi di un medico.
Questa sezione discute una serie di metodi generali per l'elaborazione dinamica dell'immagine utilizzata nella pratica clinica. Questi metodi non sono necessariamente unici per l'elaborazione dinamica delle immagini, e alcuni avranno una domanda per fisiologicamente chiusa o opposizione. Questi sono metodi:
Sommazione / aggiunte di immagini;
Filtro temporaneo;
Attività curve di attività;
Image Summing / Supplement
La sommazione delle immagini e l'aggiunta sono termini intercambiabili relativi a un processo. Questo articolo utilizzerà il termine sommario delle immagini. La sommazione delle immagini è il processo di riassumentazione dei valori di più immagini. Sebbene le circostanze possano sorgere in base alle quali le immagini sommabili saranno quantificate, ma è più eccezionale della regola. Poiché la ragione della somma della somma dell'immagine è raramente utilizzata per scopi quantitativi, non si dovrebbe normalizzare la sommazione delle immagini.
Gli studi di immagini possono essere riassunti parzialmente o completamente di ottenere un'immagine. Metodo alternativo Include la compressione di un'immagine dinamica a un minor numero di fotogrammi. Indipendentemente dal metodo utilizzato, il vantaggio principale della sommazione dell'immagine è cosmetica. Ad esempio, le immagini sequenziali con un basso numero di studi saranno riassunte per visualizzare l'organo o il tessuto studiato. Ovviamente, un tecnologo contribuirà all'ulteriore elaborazione di immagini di visualizzazione di organi e tessuti, che aiuteranno il medico nell'interpretazione visiva dei risultati dello studio (Fig. 9).
Figura 9 - (a) Nefrogramma prima e (b) dopo il riepilogo
Filtraggio temporaneo
Lo scopo della filtrazione è ridurre il rumore e migliorare la qualità visiva dell'immagine. Il filtraggio spaziale, spesso noto come levigatura, si applica alle immagini statiche. Tuttavia, poiché le immagini dinamiche sono posizionate costantemente immagini statiche, è consigliabile utilizzare filtri spaziali e per dinamico.
Vari tipi di filtri, un filtro temporaneo, applicato a studi dinamici. È improbabile che i pixel in grafici analisi dinamici consecutivi sperimentano enormi oscillazioni di campioni accumulati. Tuttavia, piccoli cambiamenti in un fotogramma provenienti dal precedente possono portare a "sfarfallio". I filtri temporanei riducono con successo lo sfarfallio, allo stesso tempo riducendo al minimo le fluttuazioni significative dei dati statistiche. Questi filtri utilizzano la tecnica medio ponderata, in cui il pixel è assegnato al valore medio ponderato dei pixel identici dei fotogrammi precedenti e successivi.
Curve di tempo di attività
L'uso quantitativo delle immagini dinamiche per stimare la velocità di accumulo e / o il tasso di rimozione del RFP da organi o tessuti è in definitiva correlata alla curva di attività. Le curve del tempo di attività sono utilizzate per dimostrare come i conteggi nelle aree di interesse saranno cambiati nel tempo. I medici possono essere interessati ad accumulare velocità e campionamento (ad esempio, nefrogramma), il tasso di rilascio (ad esempio, la frazione epatobiliaria delle emissioni, svuotando lo stomaco), o semplicemente un cambiamento calcolato per un lungo periodo (ad esempio, radioisotopio ventriculography) .
Indipendentemente dalla procedura, le curve del tempo di attività iniziano con la determinazione del ROI attorno all'organo o al tessuto. Il tecnologo può utilizzare una penna leggera o un mouse per il disegno del Roi. Tuttavia, ce ne sono alcuni programmi per computerche rendono automaticamente la separazione mediante analisi del contorno. Un basso numero di studi può diventare un problema per i tecnologi, poiché gli organi e i tessuti possono essere difficili da capire. La corretta assegnazione del ROI può richiedere un tecnologo, una sommata o la compressione fino a quando i confini dell'organo o dei tessuti siano facilmente distinguibili. Per alcuni studi, il ROI rimarrà gli stessi in tutti gli studi (ad esempio, nefrogramma), mentre in altri studi ROI possono avere una dimensione, forma e posizione diverse (ad esempio, lo svuotamento gastrico). Nella ricerca quantitativa, è estremamente importante che lo sfondo fosse regolato.
Dopo aver contato nel ROI, è determinato per ogni fotogramma e lo sfondo verrà detratto da ogni immagine, di solito per costruire i dati nel tempo lungo l'asse x e calcola lungo l'asse Y (figura 10).
Figura 10 - Imitazione della curva del tempo di attività
Di conseguenza, la curva del tempo sarà visivamente e numericamente paragonabile alla norma stabilita per ciascun studio specifico. Quasi in tutti i casi, il tasso di accumulo o selezione, nonché una forma generale di una curva da uno studio normale, viene utilizzato per il confronto per determinare le interpretazioni finali dei risultati dello studio.
Conclusione
Il numero di procedure utilizzate per l'immagine statica può anche essere applicata alla visualizzazione dinamica. La somiglianza è dovuta al fatto che le immagini dinamiche sono una serie coerente di immagini statiche. Tuttavia, il numero di procedure dinamiche non ha equivalenti statici. Alcune delle manipolazioni di immagini statiche e dinamiche non hanno risultati quantitativi. Molte procedure sono rivolte al miglioramento dell'immagine dell'immagine. Tuttavia, la mancanza di risultati quantitativi non rende la procedura meno importante. Questo suggerisce che l'immagine costa migliaia di parole. Inoltre, alta qualità, Il miglioramento del computer delle immagini diagnostiche, grazie alla corretta interpretazione, può essere significativa nel migliorare la qualità della vita umana.
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