OpenCV: Какие методы или методы бинаризации можно использовать, чтобы обычно извлекать фоновые изображения на изображениях низкого качества и низкой контрастности?

Ниже приведены только два из нескольких обрезанных изображений, которые я хотел бы использовать для бинаризации. Как вы можете видеть, я просто хочу получить круговые вещи из изображений. Просто взглянув на него, можно четко отбросить круговые объекты в качестве переднего плана. Я думал, что это так же просто бинаризировать. Я пробовал адаптировать пороговое значение, методику бинаризации Otsu's, Sauvola, Niblack и Wolf. Я также попытался улучшить их контраст перед бинаризацией, но ни один из них не работает отлично. Может ли кто-нибудь предложить способ или пошаговую процедуру для извлечения круговых вещей на изображениях ниже?OpenCV: Какие методы или методы бинаризации можно использовать, чтобы обычно извлекать фоновые изображения на изображениях низкого качества и низкой контрастности?

источник

2016-07-19 Sylvent

не совсем уверен, но обнаружение края может сделать трюк здесь –

«Я думал, что это так же просто бинаризировать» ... что заставило вас думать об этом? Попробуйте взглянуть на него с численной точки зрения (просто значения яркости, не видя изображения), это может помочь исправить ваши ожидания. Компьютер не может так легко смотреть на него. Человек управляется огромной нейронной сетью, обученной (среди прочего) для распознавания образов с момента рождения (на самом деле она переучивается, легко обманывается специально подготовленными изображениями), работая на уровне эффективности, пока не моделируется численными методами. – Ped7g

Но если ваши входы подобны этому, два основных уровня яркости с непоследовательными деталями, вы все равно можете пойти с ответом Payne, поскольку несколько долин пытаются бинаризовать все возможные значения (начинать с середины?) И проверять полученные бинаризованные изображения для результатов ... (если более корректно обнаружено количество кругов, было бы легко оценить успех бинаризации. Если вы не знаете, сколько кругов там должно быть, это сложно). – Ped7g

Создать гистограмму вашего изображения и найти долину, которая является разделяющей передним планом и фон вашего изображения - вот ваш Point, теперь вы можете сделать бинаризации.

После этого вы можете просто использовать открыть/закрыть операцию для улучшения изображения.

источник

2016-07-19 06:14:43 Payne

Это звучит как метод Оцу – samgak

Когда вы сказали «найти долину, делящую fg на bg», значит ли это, что мне нужно найти самую низкую точку в середине моей гистограммы? Как я могу эффективно и динамично найти долину гистограммы моего изображения? Что делать, если у меня много долин? Кстати, на каком изображении вы получили эту гистограмму? Это одно из моих прикрепленных изображений? – Sylvent

Я создал эту гистограмму несколько месяцев назад, когда мне пришлось изолировать рис от фона и подсчитать их - я сделал это в матлабе, используя, как @samgak, его метод «Otsu's». [рис-img] (http://agri-1.com/hatsugagenmai/image/genmai_mk.jpg), если вы уже пробовали его, им жаль бесполезного ответа. btw круговые вещи из вашего изображения полностью черные, поэтому у вас не должно быть проблем, чтобы «забрать их». – Payne

OpenCV: Какие методы или методы бинаризации можно использовать, чтобы обычно извлекать фоновые изображения на изображениях низкого качества и низкой контрастности?

ответ

Смежные вопросы