Bir Görüntüden Parlama / Kırpılmış Parlaklık Nasıl Kaldırılır?

Bir resmim var

Parlak beyaz lekeleri çıkarmanın herhangi bir yolu var mı? Lütfen yardım teşekkürler

Düzenle:

Gauss ile çalıştıktan sonra imagesc kullanarak görüntülendikten sonra parlak kırmızı noktaları açıkça gösteren aşağıdaki çıktıyı alın. Onlardan nasıl kurtulurum

Kırmızı Kanal:

Yeşil kanal:

Mavi kanal:

Düzenleme 2:

Gabor filtresi kullanarak hata tespiti

Histogramı:

Uygun eşiği uyarlanabilir şekilde nasıl hesaplanır?

Parlama kısımlarının görüntüdeki tek doygun alanlar olduğunu varsayalım. Algılama, yoğunluğun (Mathematica'daki kod) eşleştirilmesiyle gerçekleştirilebilir:

saturated = Binarize[ColorConvert[img, "Grayscale"], .9]

O zaman sadece görüntünün doygunluk maskesi etrafındaki kısımlarını değiştirmemiz gerekir (maskeyi büyütmek morfolojik fonksiyon tarafından yapılır Dilation). Doku sentezini (işlevini kullanarak Inpaint) kullanarak inpainting bu örnekte iyi çalışıyor gibi görünse de, kusur algılama algoritmanıza girdi olarak test edemiyorum:

Inpaint[img, Dilation[saturated, DiskMatrix[20]]]

Bu biraz basit bir cevap olabilir, ama sadece eşik olabilir mi? Örneğin:

img = imread('daRNS.png');
imflat = img; 
imflat(img>150) = 150; 
imagesc(imflat)

sonuç:

Eşiği uyarlamalı olarak seçmek daha iyi olacaktır. Örneğin, görüntü histogramına bakabilirsiniz:

hist(double(img(:)),0:255)

ve buna dayanarak uygun bir eşik seçmeye çalışın.

Aydınlatma bilgisi olmadan zordur. Bununla birlikte, görüntüdeki nesnenin şekli biliniyorsa, beyaz parıltı (gaussian) için bir şekil şablonu ayarlayabilir ve parlamayı algılamak için (ardından bitişik alandan renk karıştırma) bir kayan pencere yapabilirsiniz. Algısal olarak, gölgeleme kullanarak görüntülerden 3D şekil çıkarıyoruz. Gölgelemeden şekil yüzey eğimini verebilirse, kayan bir pencere yapabilir ve her bir konumda parlama şablonumuzu kontrol edebiliriz.

Canny kenar algılamasından sonra: -

Temel olarak, görüntü # 1 ve # 2 arasındaki örtüşme (maksimum örtüşen alan) kusur olacaktır.

Bence bu, aydınlatmayı kontrol etmeniz ve görüntüdeki parlamayan piksel parlaklığının maksimum parlaklığı hakkında iyi bir fikre sahip olmanız gereken bir makine görme problemidir. Hata tespiti genellikle bilgisayar görme probleminden ziyade makine görme problemidir.

Aydınlatma sonucunda gördüğümüz şey, ışığın aynasal ve dağınık yansımalarının eklenmesidir (artı bir miktar emisyon ama burada ihmal edilebilir).

Aynasal bileşen parlama, bu elma gibi parlak yüzeyde, dağınık yansımadan çok daha fazla (> 10x)

Bu, aydınlatmanızı, kazancınızı ve pozunuzu bundan önce, dağınık bir yüzeye ayarlarsanız, hiçbir şeyin doygunluğa yakın olmayacağından emin olabilirsiniz. Dolayısıyla, "parlama içermeyen piksellerin" eşiğin üzerinde olacağına dair yeterli veriyle kanıtladığınız sürece, burada sabit bir eşik kullanmak aslında tercih edilen çözümdür. Aslında, aydınlatma koşullarını ve bir pikselin sınıflandırılmasının önemsiz hale geleceği kamera parametrelerini ayarlıyorsunuz, bu durumda, etrafındaki piksellerin daha karmaşık bir makine öğrenimli işlevi yerine basit bir eşik ile gerçekleştiriliyor.

"Vini" nin yaklaşımını seviyorum, RGB düzlemlerini göstermeye gerek yok. Sadece basit bir gri tonlama eşiği burada işe yarar.

1- aydınlatma koşullarını tasarlarsınız, ortam değil

2- sınıflandırma işini son derece önemsiz hale getirmek (eşik)

3- Özelliği ölçün

4- Toleransla karşılaştırın

Önce laboratuvar renk boşluğuna dönüştürün, mapminmax, sonra ilk parlaklık kanalını kullanın. Bu renk sorunlarını azaltır. Daha sonra en yüksek% 80 en parlak pikselde bir eşik kullanın. Histogramdaki bir daldırma için kontrol edin ve test edin, en iyi eşik daldırma tabanının altına yakındır. Bu bölgede yerel bir dakika yoksa, görüntünüz muhtemelen en az yansımaya sahiptir ...... Martin

Bir iris görüntüsündeki yansıma ve parlaklık nasıl kaldırılır (Görüntü önişleme)? lütfen bana yardım et, Matlab veya python'da kod yazmak istiyorum

teşekkür ederim