Какой метод обработки изображения можно использовать для извлечения признаков из данной термограммы?

Один из методов обработки изображения, который можно использовать для извлечения признаков из термограммы, - это анализ гистограммы температурных данных. Этот метод позволяет определить распределение температур и выделить области с различными характеристиками температур.

Из молочных желез с различными температурами на глубинном и кожном уровнях можно извлечь следующие признаки:

1. Средняя температура: Анализ средней температуры может помочь идентифицировать области с повышенной или пониженной температурой в молочных железах.

2. Градиент температуры: Определение разности температуры между глубинным и кожным уровнями может помочь выявить изменения температурного градиента между различными областями молочных желез.

3. Температурное распределение: Анализ формы распределения температуры может помочь в выделении аномальных областей или возможных изменений в молочных железах.

К сожалению, без самого изображения термограммы мы не можем предоставить картинки для каждого уровня температуры.

Для обработки данных можно использовать двумерный свёрточный фильтр. Веса фильтра вначале случайны, но затем настраиваются во время обучения. Обычно используется несколько фильтров, а не только один. На выходе получается матрица (на самом деле тензор), так как есть несколько фильтров и обучение происходит по минибатчам. Также учитываются каналы данных (например, цвет), но я понял, что в данном случае используется только один канал - температура. Чтобы упростить обработку, матрицу можно разложить в вектор.