特定のパターンを持つ領域を検出する必要がある画像処理の問題に取り組んでいます。画像には、パターン以外の有用な情報はまったくありません。色がない、テンプレート マッチングの方法がない、照明条件の恐ろしい変化、影などです。sobel 演算子を使用すると、相対的に一貫性のある画像が得られます。
これらの交差領域を検出するには、どのようなアプローチを使用できますか? 画像には他にも多くのものがあるため、強度に基づくブロブ検出はオプションではありません。
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単純なアプローチは、DoG や Sobel カーネルなどの指向性線形フィルターの組み合わせです。斜線の方向が事前にわかっている場合は、それらの方向で 2 つのカーネルを作成し、実際の直線からノイズを選別するのに十分な伸びを持たせます。これにより、2 つのフィルター応答イメージが得られます。これらの応答イメージに対して形態的拡張を使用して、応答を線間の領域に拡張できるようになりました。最後に、両方の応答が特定のレベルを超えている必要があり、大きさが互いに同等である必要がある 2 つの部分からなる基準を作成できます。
方向が事前にわからない場合は、同様のソリューションが存在しますが、より大きなフィルター バンクとより複雑な基準が必要になります (たとえば、最大応答に垂直な方向の応答は、その最大応答の少なくとも 70% でなければなりません)。 .
