使用openCV去除二值图像中的噪声

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用openCV去除二值图像中的噪声

【英文标题】：removing noise in a binary image using openCV

【发布时间】：2012-03-08 13:34:26

【问题描述】：

我使用 openCV 将视频读入 Visual Studio 并将其转换为灰度，然后使用函数 CV_THRESH_BINARY 将其转换为二进制图像。但是，框架中存在孔洞和噪音。什么是消除噪音或孔洞的简单方法？我已经阅读了 openCV 中的 Erode 和 Dilate 函数，但我不太清楚如何使用它们。到目前为止，这是我的代码。如果有人能告诉我如何在我的代码中加入噪声消除，将不胜感激。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

int main( int argc, char* argv ) 

CvCapture *capture = NULL;
capture = cvCaptureFromAVI("C:\\walking\\lady walking.avi");
if(!capture)
    return -1;


IplImage* color_frame = NULL;
IplImage* gray_frame = NULL ;
int thresh_frame = 70;

int frameCount=0;//Counts every 5 frames
cvNamedWindow( "Binary video", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

while(1) 
    color_frame = cvQueryFrame( capture );//Grabs the frame from a file
    if( !color_frame ) break;
    gray_frame = cvCreateImage(cvSize(color_frame->width, color_frame->height),      color_frame->depth, 1);
    if( !color_frame ) break;// If the frame does not exist, quit the loop

    frameCount++;
    if(frameCount==5)
    
        cvCvtColor(color_frame, gray_frame, CV_BGR2GRAY);
        cvThreshold(gray_frame, gray_frame, thresh_frame, 255, CV_THRESH_BINARY);
        cvShowImage("Binary video", gray_frame);
        frameCount=0;
    
    char c = cvWaitKey(33);
    if( c == 27 ) break;


cvReleaseImage(&color_frame);
cvReleaseImage(&gray_frame);
cvReleaseCapture( &capture );
cvDestroyWindow( "Grayscale video" );

return 0;

【参考方案1】：

免责声明：很难给出一个好的答案，因为您提供的信息很少。如果您在二值化之前和之后发布图像，那会容易得多。不过，我会尽量给出一些提示。

如果孔比较大，那么可能是阈值错误，尝试增加或减少它并检查结果。你可以试试

cv::threshold(gray_frame, gray_frame, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

这将自动计算阈值。 如果找不到合适的阈值，那就试试一些自适应阈值算法，opencv有adaptiveThreshold()函数，但不是那么好。

如果孔洞和噪点非常小（每个只有几个像素），您可以尝试以下方法：

使用开（腐蚀，下一个膨胀）去除白噪声，用闭（膨胀，下一个腐蚀）去除小黑噪声。但请记住，该开口在消除白噪声的同时也会增强黑噪声，反之亦然。

进行阈值处理后的中值模糊。它可以去除黑色和白色的小噪声，同时保留颜色（图像仍然是二进制的），并且可能存在小错误，形状。在二值化之前应用中值模糊也可能有助于减少小噪声。

【讨论】：

很抱歉没有提供图片，但非常感谢您的帮助。我使用了 cvErode 函数，它消除了图像中的一些洞，但我也会尝试中值模糊。当您提到使用打开和关闭时，我必须同时使用它们还是使用 CV_MOP_OPEN 或 CV_MOP_CLOSE？

您仍然可以提供它们 :) 您可以使用其中一个或两个，一个接一个，这取决于您要实现的目标。只需检查结果和实验即可。

我检查了结果并确定使用 Erode 和 Dilate 函数可以获得更好的结果，所以我将一个接一个地使用它们。无论如何，我不知道如何提供图像，因为我是 *** 的新手：/ 非常抱歉。我目前正在从事一个涉及 C++ 和 openCV 的图像处理项目。它基于动作识别，所以如果我发布更多问题，如果你能提供一些帮助，我将不胜感激，因为你已经非常有帮助了。谢谢：）

您能否对我的问题进行投票，以便我获得超过 10 的声望？我想为这个问题发布图片***.com/questions/9372687/… 但这需要超过 10 个代表，这是我目前所处的位置。如果您也可以就这个问题提供一些帮助，那就太好了:)

【参考方案2】：

在进行阈值处理之前，您可以尝试使用 Smooth 函数和 CV_MEDIAN。

【讨论】：

这会达到与腐蚀和扩张功能相同的结果吗？你熟悉这些功能的使用吗？

你可以使用开闭（腐蚀+膨胀，反之亦然），显然你需要调整内核大小

我可以使用打开或关闭功能还是必须一起使用它们？

@user1204698，不，它与 erode 和 dilate 函数不同 - 这是您可以在阈值处理之前应用的另一种降低噪声的方法。侵蚀和扩张将是互补的，如果效果最好的话，你没有理由不能组合这些方法。

@MarkRansom 非常感谢您的帮助。我同时尝试了侵蚀和扩张，得到了更好的结果，所以我可能会坚持这种方法。