私は現在、足跡認識プロジェクトを使用した動物の識別に取り組んでいます。私の主な仕事は、天然素材から採取した動物の足跡を処理し、その足跡が属する動物を特定することです。最初のステップは、画像を前処理し、ROI を抽出することです。これは、処理された画像に多くのノイズが含まれているため、私が苦労しているところです。
一連の前処理手順を実行しましたが、そのすべてでノイズは減少しましたが、十分ではありませんでした。下の画像は、これまでに達成した結果を示しています。
左から右の順に、一番上の行の最初の画像は、分類する必要がある動物の足跡の例です。2 番目の画像は、システムをトレーニングして動物種 (この場合はクマの種) を分類するために使用される画像の一例です。最初の行の 3 番目と 4 番目の画像は、それぞれテスト画像のグレースケールと対数変換を示しています。
一番下の行の最初の画像は画像の中央値のぼかしで、2 番目の画像は適応しきい値処理を示しています。3 番目の画像は、8 近傍接続テストの結果を示しています。ここでは、近傍が欠落しているピクセルが削除されます。4 番目の画像は、膨張後に侵食が適用されたときの画像を示しています。最後の画像は、検出された輪郭を示しています。
輪郭を操作して、特定の領域よりも小さい輪郭を削除しようとしましたが、それでも画像をより適切に表現することはできませんでした。最大の輪郭を表示すると、画像全体が表示されます。
接続されたコンポーネントを使用すると、ノイズのレベルが高いため、多数が検出されます。ブロブ検出を試してみましたが、望ましい結果が得られませんでした。
画像のノイズを除去してROIを抽出するための最良かつ最も効率的な方法を探しています。
サンプル画像:
