感兴趣区域(Region of interest)

2021-02-25 14:06:41 浏览:1484

感兴趣的区域(ROI)是数据集为特殊目的而选出的一些样本[1]。ROI的概念通常在许多应用领域中使用。例如,在机器视觉、图像处理中,ROI是从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域;在医学成像中,为了测量肿瘤的大小,可以在图像中圈定肿瘤的边界作为ROI;为了评估心脏功能,可以在心动周期的不同阶段(例如,心脏收缩末期和心脏舒张末期)在图像上选择心内膜边界为ROI;在地理信息系统(GIS)中,ROI从可以2D地图中特殊的多边形区域。

在Halcon、OpenCV、Matlab[2]等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI,并进行图像的下一步处理。 在图像处理领域,感兴趣区域(ROI) 是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是你的图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理。使用ROI圈定你想读的目标,可以减少处理时间,增加精度。

图 1 目标检测中的ROI为目标区域

感兴趣区域的例子

一维数据集:波形上的时间或频率间隔;

二维数据集:图像上对象的边界;

三维数据集:在体中描述对象(有时称为感兴趣积(VOI))的轮廓或曲面;

四维数据集:在特定时间间隔内的对象轮廓;

ROI是一种注释形式,通常与分类或定量信息(例如,体积或平均强度之类的度量值)相关联,以文本或结构化形式表示。

编码ROI的方法有三种不同的方法

1、作为样本数据集的组成部分,其值可能会或可能不会超出正常范围,并且会标记各个数据单元;
2、作为单独的纯图形信息,例如带有矢量或位图(光栅化)的图形元素,可能还带有一些伴随数据本身格式的纯文本(非结构化);
3、作为一个单独的结构化语义信息(如编码的值类型),具有一组空间和/或时间坐标。

参考文献

[1] Ron Brinkmann (1999). The Art and Science of Digital Compositing. Morgan Kaufmann. pp. 184. ISBN 978-0-12-133960-9.
[2] https://ww2.mathworks.cn/help/images/roi-based-processing.html

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