我无法正确分割灰度图像:
基本事实,即我希望分割的样子,是这样的:
我最感兴趣的是圈内的三个组成部分。因此,如您所见,我想将顶部图像分割成三个部分:两个半圆和它们之间的一个矩形。
我尝试了膨胀、腐 eclipse 和重建的各种组合,以及各种聚类算法,包括 k-means、isodata 和混合高斯——所有这些都取得了不同程度的成功。
如有任何建议,我们将不胜感激。
编辑:这是我能够获得的最好结果。这是使用事件轮廓分割圆形 ROI,然后应用等数据聚类获得的:
这有两个问题:
- 右下星团周围的白色光晕,属于左上星团
- 右上角和左下角簇周围的灰色光晕属于中心簇。
最佳答案
这是一个开始... 使用 circular Hough transform找到圆形部分。为此,我最初 threshold the image locally .
im=rgb2gray(imread('Ly7C8.png'));
imbw = thresholdLocally(im,[2 2]); % thresold localy with a 2x2 window
% preparing to find the circle
props = regionprops(imbw,'Area','PixelIdxList','MajorAxisLength','MinorAxisLength');
[~,indexOfMax] = max([props.Area]);
approximateRadius = props(indexOfMax).MajorAxisLength/2;
radius=round(approximateRadius);%-1:approximateRadius+1);
%find the circle using Hough trans.
h = circle_hough(edge(imbw), radius,'same');
[~,maxIndex] = max(h(:));
[i,j,k] = ind2sub(size(h), maxIndex);
center.x = j; center.y = i;
figure;imagesc(im);imellipse(gca,[center.x-radius center.y-radius 2*radius 2*radius]);
title('Finding the circle using Hough Trans.');
只选择圆圈内的内容:
[y,x] = meshgrid(1:size(im,2),1:size(im,1));
z = (x-j).^2+(y-i).^2;
f = (z<=radius^2);
im=im.*uint8(f);
编辑:
通过查看直方图,找到它的第一个局部最大值,然后从那里迭代直到找到 2 个单独的段,使用 bwlabel 来寻找一个开始阈值图像以对其进行分割的地方:
p=hist(im(im>0),1:255);
p=smooth(p,5);
[pks,locs] = findpeaks(p);
bw=bwlabel(im>locs(1));
i=0;
while numel(unique(bw))<3
bw=bwlabel(im>locs(1)+i);
i=i+1;
end
imagesc(bw);
现在可以通过从圆圈中取出两个标记的部分来获得中间部分,剩下的就是中间部分(+一些光晕)
bw2=(bw<1.*f);
但经过一些中值过滤后,我们得到了一些更合理的东西
bw2= medfilt2(medfilt2(bw2));
我们一起得到:
imagesc(bw+3*bw2);
最后一部分是真正的“快速而肮脏”,我相信使用您已经使用过的工具,您会获得更好的结果...
关于matlab - 分割灰度图像,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13403024/