matlab - Frangi 滤波器用作边缘检测器

Question

我试图使用 Frangi 过滤器从植物图像中提取所有的茎。我想利用每个茎比叶子具有更多容器状特征的特性。 Using this paper as reference .

我的输入图片是这个

这是我的matlab代码片段

 options=struct('FrangiScaleRange', [1 3], 'FrangiScaleRatio', 1, 'FrangiBetaOne', 0.5,...
       'FrangiBetaTwo', 2, 'verbose',true,'BlackWhite',true);
      [outIm,whatScale,Direction] = FrangiFilter2D(double(rgb2gray(img2)), options);
      outIm = uint8(outIm/max(outIm(:))*256);

这是输出

我知道可能有其他方法可以完成此任务，但我只是想知道为什么这种方法不起作用。

Answer 1

就 Frangi-filter 而言，如前所述，您的茎和叶都是容器状的，因此您不能简单地使用过滤器输出来区分它们。

但是，您可以:(i) 选择更好的尺度(大致适合您要检测的结构的尺度)和 (ii) 尝试不同的参数。

我试了一下，给定尺度 5 10 20 30 和 Frangi 参数 beta=0.5 和 c=100

[Frangi 等人:多尺度血管增强过滤，MICCAI 1998]

这是我得到的:

按原始图像的逻辑单位缩放 http://i.stack.imgur.com/s6wuE.jpg , 在 Photoshop 中转换为 gray-8bpp。

您可以观察到以下内容。叶子比茎给出更高尺度的 react 。也许这可能是一个线索。

编辑:

我查看了 http://i.stack.imgur.com/eZwxg.png . “边缘检测器”-对亮叶的影响是由于 Frangi 理论对二维的拟合不足:

• 3-D 血管:血管方向的小特征值，其他两个正交方向的两个高度负的特征值。
• 二维血管:血管方向上的小特征值，垂直于它的一个高度负的特征值。

相反

• 3-D 板:一个高负特征值，两个小特征值。