matlab - 使用 MatLab 按不同强度分割对象

Question

请查看下面的图片，以便更清楚地了解我要问什么。



我相信你们都能看到这张图片中的书籍数量，即 3 本书。我尝试根据它们的强度、分水岭对它们进行分割。由于噪音，即使使用 Canny 也没有真正成功。但总而言之，除了canny，图像总是看起来像这样(见左图):


所有书籍都聚集在一起的地方。我的目标是最终将它们分开并使用 bwboundaries 来计算书籍的数量。我还尝试使用 label2rgb 来进一步区分书籍，但是，所有发生的事情都是它只有一种颜色，这意味着 MatLab 将其视为所有 3 本书都相同。

我已经在精装书上取得了巨大的成功，但是由于这本书不是精装书，因此没有明确的界限将它们分开。

几天来我一直试图分割这张图片但没有成功。有什么想法吗？欢迎任何建议或想法。

Answer 1

沿 y 轴在 x 值处进行切片，这样您就有了很好的边界。然后使用“conv”找到该一维向量(包含 0 和 1)与奇数高斯函数的中心部分的卷积。这就像一个边缘过滤器，但对噪声具有鲁棒性。该卷积会给你一堆不规则间隔的峰值。找到峰值，并计算它们。每个峰都是两本书之间的边界。 (抱歉，如果没有白板，这个简单的过程很难解释。)

“奇数高斯函数的中心部分”= 想象一个正弦函数，在正/负 pi 处截止。但是从正到负的变化更接近于阶跃函数。我认为你可以通过对高斯函数和阶跃函数进行卷积来得到你想要的。 (再次抱歉，没有白板。)

编辑 2:这是一些 Matlab 代码，以交互方式运行，以便您了解我的意思:

x=[-9.5:1:9.5];
y=[-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]; plot(x,y,'.');
g=exp(-x.*x/8); plot(x,g,'.');
odd_g=conv(y,g);plot([-19:19],odd_g,'.')

因此，odd_g(或类似的东西)是您想要与给定 x 处的图像切片进行卷积的东西。

peaks=conv(image_slice,odd_g);

编辑3:假设你有

image_slice=[1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1];

并注意我已经放入了一个嘈杂的边缘。对于选定的值，当您绘制卷积时，

plot(conv(image_slice,odd_g)

你会看到一个边缘的噪声有一个轻微的峰值，但它没有真正的边缘那么大。所以你会找到峰值并丢弃任何小于某个截止值的值。当然，为odd_g 选择最适合您的数据的参数。