image - 如何分割图像中的假边缘？

Question

我尝试解决图像分割中的错误边缘问题。让我们在图中查看它的定义。假边缘问题经常出现在非均匀性图像中，尤其是医学图像。我正在寻找解决它并实现真正优势的方法或功能。我尝试应用一些现有的方法 example:graph cut 但它们没有效果。我也在这里应用梯度或熵。你能建议一些想法或功能或方法来解决它吗？你可以在 https://www.dropbox.com/sh/ttymp4vnpjhbvfx/2iacME5zYp 下载测试图像。 .注意:原始图像是“input.mat”。它的类型是16位

让我们看例子，在我标记的图像中，B 是真实的边缘。我们只分析A点。在A点，强度比物体区域大，但没有那么大。假设A点强度为300，其中物体强度约为260-280(不均匀性)。所以我们可以说一个点是背景，如果我们将它分为两​​个区域。对不起，你说的对，问题必须更新A是真边C是假边(因为C是由其他区域和背景创建的)；真实边缘由对象区域和背景创建

Answer 1

这个问题归结为阈值问题。 “假”边缘是边缘(视觉上)。您可以选择过滤传入的图像吗？二值化过滤器(将所有深灰色点变为黑色，将所有浅灰色点变为白色)将产生非常清晰的边缘。一种技术是应用过滤器找到边缘，然后在原始图像上显示图形。
另一种技巧是改变步数阈值。假设深灰色和浅灰色之间的差异小于深灰色和背景之间的差异。
你能改变输入图像吗？创建背光图像将导致无法检测到表面缺陷。

希望这能给你一些想法。