c#-4.0 - 查找直方图的局部最大值/峰值和最小值/谷值

Question

好的，所以我有一个直方图(用整数数组表示)，我正在寻找找到局部最大值和最小值的最佳方法。每个直方图应具有3个峰，其中一个(第一个)峰可能比其他峰高得多。

我想做几件事:

在第一个峰之后找到第一个“谷”(以便完全摆脱图中的第一个峰)

在其余两个峰之间找到最佳“谷”值以分离图片

我已经知道如何通过实现Otsu的变体来执行步骤2。
但是我在第一步中苦苦挣扎

如果剩余的两个峰之间的谷底不够低，我想发出警告。

而且，图像非常干净，几乎没有噪点

执行步骤1和步骤3的蛮力算法是什么？我可以找到一种实现Otsu的方法，但是从数学角度讲，蛮力正在逃避我。事实证明，有更多的文档来介绍类似otsu的方法，而很少有关于简单地查找峰谷的信息。我所寻求的不仅仅是完成任务的方法(即这是一个临时解决方案，只需要在合理的时间范围内实现，直到我可以花更多时间在上面)即可。

我正在用C#进行所有这些操作

任何帮助采取的步骤将不胜感激!
非常感谢!

编辑:更多数据:

大多数直方图很可能像第一个直方图，第一个峰值代表背景。

Answer 1

使用峰值测试。这是一种找到两个局部最小值之间所有可能的峰，然后根据公式测量峰度的方法。如果峰值高于阈值，则接受该峰值。

资料来源:UCF CV CAP5415 lecture 9 slides

下面是我的代码:

public static List<int> PeakinessTest(int[] histogram, double peakinessThres)
{
    int j=0;
    List<int> valleys = new List<int> ();

    //The start of the valley
    int vA = histogram[j];
    int P = vA;

    //The end of the valley
    int vB = 0;

    //The width of the valley, default width is 1
    int W = 1;

    //The sum of the pixels between vA and vB
    int N = 0;

    //The measure of the peaks peakiness
    double peakiness=0.0;

    int peak=0;
    bool l = false;

    try
    {
        while (j < 254)
        {

            l = false;
            vA = histogram[j];
            P = vA;
            W = 1;
            N = vA;

            int i = j + 1;

            //To find the peak
            while (P < histogram[i])
            {
                P = histogram[i];
                W++;
                N += histogram[i];
                i++;
            }


            //To find the border of the valley other side
            peak = i - 1;
            vB = histogram[i];
            N += histogram[i];
            i++;
            W++;

            l = true;
            while (vB >= histogram[i])
            {
                vB = histogram[i];
                W++;
                N += histogram[i];
                i++;
            }

                //Calculate peakiness
            peakiness = (1 - (double)((vA + vB) / (2.0 * P))) * (1 - ((double)N / (double)(W * P)));

            if (peakiness > peakinessThres & !valleys.Contains(j))
            {
                //peaks.Add(peak);                        
                valleys.Add(j);
                valleys.Add(i - 1);
            }

            j = i - 1;
        }
    }
    catch (Exception)
    {
        if (l)
        {
            vB = histogram[255];

            peakiness = (1 - (double)((vA + vB) / (2.0 * P))) * (1 - ((double)N / (double)(W * P)));

            if (peakiness > peakinessThres)
                valleys.Add(255);

                //peaks.Add(255);
            return valleys;
        }   
    }

        //if(!valleys.Contains(255))
        //    valleys.Add(255);

    return valleys;
}