特定の種類の微小骨折を顕微鏡で撮影した画像を自動解析するプロジェクトに取り組んでいます。問題は、使用されたカメラが「自動」設定であったため、マイクロ フラクチャー (ピンの刺し傷のように見える) が写真ごとにさまざまな色合いになっていることです。
背景もさまざまな彩度レベルにあり、一部のアイテム (写真では非常に明るく表示されています) は骨折のように見えますが、割引する必要があります。
この問題を解決するために調査できる手法を誰かに勧めてもらえますか?
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マイクロ フラクチャが鋭いエッジ トランジションである場合、単純な手法を組み合わせることで、それらのフラクチャに対応する強力なエッジ ポイントの接続領域を見つけることができます。骨折も暗く見える場合は、明るい骨折のような特徴と区別できるはずです。
簡単に言うと:
- エッジ マップの生成
- (必要に応じて) 明るい特徴に対応するエッジ ピクセルを削除します。
- 背景から骨折を分離するエッジ強度を選択します
- エッジ マップ イメージをクリーンアップする
- エッジ マップ イメージで接続された領域を見つける
背景に強いエッジを持つ薄いフィーチャを見つけたい場合、1 つの手順として、各ピクセルがローカル エッジ強度を表すエッジ マップ (またはエッジ イメージ) を生成することができます。他の中程度の灰色のピクセルに囲まれた中程度の灰色のピクセルはエッジ強度が比較的低く、明るい灰色のピクセルに囲まれた黒色のピクセルはエッジ強度が比較的高い。さまざまなエッジ検出手法には、Sobel、Prewitt、Canny、Laplacian、および Laplacian of Gaussian (LoG) が含まれます。ウィキペディアにエントリがあるので、よく知らない場合はここでは説明しません。
エッジ マップを作成したら、バイナリしきい値を使用してエッジ マップを白黒のピクセルに変換できます。フラクチャのエッジ強度が 20 であるという証拠がある場合は、画像の 2 値化しきい値として値 20 を使用します。二値化により、強いエッジには白いピクセル、背景には黒いピクセルを持つ白黒のエッジ マップが得られます。
2 値化されたエッジ マップを取得したら、モルフォロジーの「閉じる」操作を実行して、互いに近接している可能性のある白いピクセルが同じ接続領域の一部になるようにする必要がある場合があります。
2 値化されたエッジ マップでクローズを実行すると、接続されたコンポーネント (「輪郭」または「ブロブ」と呼ばれる場合があります) を検索できます。ほとんどのアプリケーションでは、ピクセルが上、左、下、右のピクセルに接続していると見なされる 4 連結領域を特定する方が適切ですが、左上やその他の隅の隣接するピクセルには接続していません。特徴が一般的に単一ピクセルの線または曲がりくねった亀裂であり、ノイズがあまりない場合は、8 連結領域を識別できる可能性があります。
接続領域を特定したら、面積、最長軸の長さ、および/またはその他のパラメーターに基づいてフィルター処理できます。
暗い特徴と明るい特徴の両方に強いエッジがある可能性があり、明るい特徴を除去したい場合、それらを除去する方法がいくつかあります。元の画像では、しきい値の明るさを超えるすべての値をその明るさに設定することで、画像を切り取ることができます。保持したい特徴が画像のグレー値の中央値よりも暗い場合、グレー値の中央値よりも明るいすべてのピクセルを無視できます。バックグラウンド強度が大きく異なる場合は、一部の局所領域の中央値を計算できます。
画像を拝見させていただきますと、より多くの提案をいただけると確信しております。あなたが解決しようとしている問題が、私が取り組んだものと似ていることが判明した場合、それは非常にテクスチャーのある表面の亀裂を見つけることでした.
于 2012-10-12T03:56:26.810 に答える
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これは、画像認識ではごく普通の状況です。さまざまな照明条件、さまざまなオブジェクトの向き、さまざまなスケール、さまざまな画像解像度です。このような画像から有用な特徴を抽出する方法が開発されています。私はその分野の専門家ではありませんが、このテーマに関する一般的な本には、少なくとも画像の正規化と特徴抽出方法の簡単なレビューが含まれているのではないかと思います。
于 2012-10-11T10:12:45.337 に答える