圆的低对比度分割

Posted 2023-02-22

【中文标题】圆的低对比度分割

【英文标题】：Low contrast segmentation of circles

【发布时间】：2014-03-07 17:23:32

【问题描述】：

我在 Matlab 中对这张图片中的圆圈进行分割时遇到了一些问题。对比度差异非常小，图像本身非常嘈杂。我对图像进行了一些处理并增加了对比度差异，但我仍然不知道下一步该怎么做。

我找到了this paper，但我不知道如何使用 DCT 进行背景重建。不过我做了前面的步骤。

调整前的图像：

调整后的图像（使用imfindcircles从整个图中切出内圆）：

每个辐条由 3 个圆圈组成，共有 10 个辐条，因此总共 30 个圆圈。

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到目前为止我已经尝试过：

clc
clear
im = imread('f8.jpg');
im = mat2gray(im);

im = 1 - im;
s = size(im);

%contrast enhancement method suggested in paper
for x = 1:s(1);
    for y=1:s(2);
        a = max(im(x, :)) / mean(im(x, :));
        a;
        b = max(im(:, y)) / mean(im(:, y));
        b;
        ab = (a+b)/2;
        im(x, y) = im(x, y) * ab;
        im(x, y);
    end 
end

imshow(im);

%bluring

h = fspecial('average', [2,2]);
im= filter2(h, im);

%find circles
[c, r] = imfindcircles(im, [35 50], 'Sensitivity', 0.92, 'Edge', 0.01);

% figure(1) 
% imshow(im)
% hold on
% viscircles(c, r, 'EdgeColor', 'b');
% hold off

% making mask that cuts out the inenr circles

mask = bsxfun(@plus, ((1:256) - c(1,1)).^2, (transpose(1:256) - c(1,2)).^2) < r(1)^2;
mask = im2double(mask);
mask_al

for x=1:256
    for y=1:256
        if mask(x, y) == 1;
            mask(x, y) = im(x, y);
        end
    end
end

总结一下：

我需要计算图像上有多少个圆圈可见。

【问题讨论】：

我的代码在这里-paste.org/71029

【参考方案1】：

如果您有一些可用的用户种子输入（即使不可用，您也可以使用 Hough 圆进行种子输入），您可能需要考虑使用 Active Contours：

Kass、Michael、Andrew Witkin 和 Demetri Terzopoulos。 “蛇：主动轮廓模型。” International Journal of Computer Vision 1.4 (1988): 321-331.

【讨论】：

我试过霍夫圆，实际上这就是我得到内部圆的方式。对于较小的，它无法正常工作。我肯定会看看活动轮廓。谢谢回复！

已经有许多可用的snake 实现。 B-snakes 最适合您的问题。先试试吧。

【参考方案2】：

使用图像处理工具箱中的 imfindcircles。您也可以尝试使用 activecontour 功能。有关这些的更多信息，请参阅帮助文档。