У меня есть набор данных из нескольких сотен изображений RGB, представляющих окрашивание H & E костного мозга. Вкратце, морфология клеток и структуры костного мозга различается у пациентов, и для количественной оценки я стремлюсь извлечь визуальные особенности с помощью модели VGG16.
Чтобы проверить, насколько размер изображения влияет на матрицу объектов, я извлек объекты из одного и того же изображения, отличающегося соотношением (90%, 80%, 70%), и заполняет один и тот же размер изображения (1000x1000 px) = изменяющийся передний план / коэффициент фона.
Удивительно, но матрица характеристик сильно различается. Чтобы нормализовать это, я мог бы сделать маску из костного мозга и изменить его размер так, чтобы он соответствовал пропорции размера изображения. Это, однако, изменит размер ячеек до ненормального диапазона.
Можно ли каким-то образом предварительно обработать изображения, чтобы нормализовать дисперсию в соотношении передний план / фон?