Yarı saydam malzemenin bölümlere ayrılması, örneğin cam

Camsı cisimlerin parçalanmasıyla ilgili bir konuya tamamen takılıp kaldım. Nesneyi olabildiğince hassas hale getirmem gerekiyor. Benim yaklaşımlarım farklıydı. İlk başta arka planı kaldırmaya çalıştım, böylece sadece bazı keskin konturlar kaldı. Ancak bu sadece keskin kenarları / degradeleri olan nesneler için geçerlidir. Aksi takdirde nesnenin kendisi de kaldırılır. İki farklı resim yayınladım.

görüntü 1 görüntü 2

Arka planı gri tonlamalı dilatasyon ve üzerindeki bir bölünme gibi morfolojik operasyonlarla kaldırmaya çalıştım. ama pek yardımcı olmadı. Bundan sonra, değiştirilmiş arka planı camın gri ve siyah değerlerinden ayırmak için k = 3 ile bir k-aracı denedim. Bu, bazı durumlarda başarılı değildi, ancak genel / ortalama değil. Ayrıca genel bir mevsimlik filtre ile bir teneke kenarı tespiti yapmaya çalıştım, ancak bu, açık konturlar, çok fazla gürültü vb.

Otomatik eşikli Canny sonuçları:

testimg = imread('http://i.imgur.com/huQVt.png');  
imshow(testimg)
imedges = edge(testimg,'canny');
imshow(imedges);

Aynı şey ikinci görüntü için de geçerli.

canny çıktı # 1 canny çıktı # 2

Gördüğünüz gibi içte ve dışta çok fazla gürültü var ve cam kenarından iki kat kenarlar. Kenarlarda bile boşluklar var.

Bu yüzden, sadece bu iki görüntü için değil, bu yarı saydam malzeme sorunuyla başa çıkmak için genel bir yaklaşım elde etmek için tavsiyelerinize ihtiyacım var.

1) Nesneye zarar vermeden arka planı kaldırmak için başka fikirler?

2) Nesneyi arka plandan ayırmak için diğer segmentasyon yöntemleri?

Mümkünse, Matlab, IPT veya istatistiksel araç kutusu ipuçları ile. Başka ipuçları da açıktır!

Cevabınız için şimdiden teşekkür ederim. İçtenlikle

— mchlfchr
kaynak

Arka plan her zaman aynı mı?

— endolith

neredeyse, biraz daha koyu / daha parlak olur.

— mchlfchr

Eh daha üniform hale bir başlangıç olacağını her görüntü arka plan çıkarılarak: imgur.com/9WhcB

— Endolit

Ne demek istiyorsun? Camsız arka plan resminiz var mı?

— endolith

@DennisJaheruddin Bir kenarın siyah bir çizgi olmadığını biliyorum. Bir kenar, yoğunluk / frekansta bir değişiklik olarak tanımlanır, yani gri değerleri az ya da çok hızlı değişir. Yine de, bağlamın dışında görebileceğiniz gibi, Canny yöntemi burada tercih edilen silah olmayacak, arka plan nedeniyle çok fazla gürültü alacağım (Canny ile). Ve otomatik eşiği / sigmayı tahmin edemiyorum. Bu yüzden arka planı ortadan kaldıran bir yönteme ihtiyacım var, ama nesnenin kendisini değil.

— mchlfchr

Yanıtlar:

Neden sadece basit bir 2D FFT (guassian) yüksek geçişli dosyalayıcı kullanmıyorsunuz?

MATLAB kullanarak bunu çok hızlı yaptım

Shard # 1 yüksek geçişli FFT kullanarak:

Aynı şey # 2'de yapılır.

Shard # 2 yüksek geçişli FFT kullanarak:

Gördüğünüz gibi, arka plan ve cam alanı silinir ve sadece kenarlar izlenir. Üzerinde hiç zaman harcamadım, ancak HP filtrelenmiş çıktıyı daha net kenarlara sahip olacak şekilde eşleştirebilir veya HP'yi daha yüksek kesebilirsiniz.

Elde etmek istediğiniz sonuçlar bu kadar mı?

— Ariel Bentolila
kaynak

Bu, tüm soruyu cevaplama girişimi değildir, ancak "görüntüyü temizleme" hakkında bir fikrim var .

Zaten morfolojik operasyonları denediğinizi söylediniz ve bu fikrin bir varyasyonu , umarım bir yükseltme.

Bu makale: A. Vichik, R. Keshet, D. Malah: Ağaç yarı elemanlarında kendiliğinden ikili morfoloji ve uygulamalar , klasik morfolojik operatörler üzerinde daha fazla arzu edilen özellikler ekleyebilecek şekilde geliştirmenin bir yolunu önerir .

Makalenin önermektedir bir görüntü hiyerarşik bir gösterimini tercih istenen özelliklerine göre, ve daha sonra bir yöntem önermektedir operatörleri tanımlayan gibi erozyon, dilatasyon açıklık, üst-şapka bu temsilciliği . Kendi sözleriyle:

Yeni morfolojik operatörler üretmek için genel bir çerçeve sunduk (...)

Bu cevabın ikinci bölümünde ( anlamsal yaklaşımlar ) bu hiyerarşik, ağaç şeklindeki yapıları açıkladım, burada bağladığım makalede (ve tekrar) bahsettiğimiz Extrema-Watershed Tree'yi ekleyebilirsiniz .

"Geleneksel gri tonlamalı matematiksel morfoloji" ye (yazarlardan alıntı yaparak) yapılan bir yükseltmedir, çünkü işlemler gösterimlerin istenen özelliklerini korur . Örneğin, hiyerarşik temsiliniz kendiliğinden ikili ise, operatörleriniz gerçekten kendiliğinden ikili olacaktır (örneğin , gerçekten kendiliğinden ikili olmayan rekonstrüksiyon ile yarı kendiliğinden ikili açılma-kapanma ile karşılaştırın ).

Bağlantılı makale ayrıca gürültüyü filtrelemede bazı sonuçlar sunar - sonuçlarını makaleden (ve makalede atıfta bulunulan Tezden) ihtiyacınız olanla (en azından görsel olarak) karşılaştırabilir ve başlamadan önce sizin için işe yarayıp yaramayacağını görebilirsiniz. kodlamak.

Bu nedenle, en basit temsili (max- / min-) ağacı seçerken, tam olarak klasik operasyonlar elde edilirken, ihtiyaçlarınıza en uygun olan kendi kendine ikili bir ağacı seçmek size yeterince sağlam bir yaklaşım sağlayabilir.

— penelope
kaynak