高解像度カメラで撮影した画像のしわを検出するプログラムに取り組んでいます。現在、プロジェクトは開始段階にあります。これまでに次の手順を実行しました。
- グレースケールに変換し、画像を対比します。
- ガウスぼかしを使用してノイズを除去します。
- しわを検出するために適応しきい値を適用します。
- 拡張を使用して、検出されたしわのサイズを拡大し、単一のしわの異なる要素を可能な限り結合します。
- 輪郭を見つけて、面積が小さい輪郭を削除することで、ノイズを除去します。
同じコードは次のとおりです。
package Wrinkle.Detection;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class DetectWrinkle {
private Mat sourceImage;
private Mat destinationImage;
private Mat thresh;
public void detectUsingThresh(String filename) {
sourceImage = Highgui.imread(filename, Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
//Contrast
Mat contrast = new Mat(sourceImage.rows(), sourceImage.cols(), sourceImage.type());
Imgproc.equalizeHist(sourceImage, contrast);
Highgui.imwrite("wrinkle_contrast.jpg", contrast);
//Remove Noise
destinationImage = new Mat(contrast.rows(), contrast.cols(), contrast.type());
Imgproc.GaussianBlur(contrast, destinationImage,new Size(31,31), 0);
Highgui.imwrite("wrinkle_Blur.jpg", destinationImage);
//Apply Adaptive threshold
thresh = new Mat();
Imgproc.adaptiveThreshold(destinationImage, thresh, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 99, 10);
Highgui.imwrite("wrinkle_threshold.jpg", thresh);
// dilation
Mat element1 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(2*3+1, 2*6+1));
Imgproc.dilate(thresh, thresh, element1);
Highgui.imwrite("wrinkle_thresh_dilation.jpg", thresh);
//Find contours
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
Mat image32S = new Mat();
Mat threshClone = thresh.clone();
threshClone.convertTo(image32S, CvType.CV_32SC1);
Imgproc.findContours(image32S, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_FLOODFILL,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//Find contours with smaller area and color them to black (removing furhter noise)
Imgproc.cvtColor(thresh, thresh, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR);
for (int c=0; c<contours.size(); c++) {
double value = Imgproc.contourArea(contours.get(c));
if(value<500){
Imgproc.drawContours(thresh, contours, c, new Scalar(0, 0, 0), -1);
}
}
Highgui.imwrite("wrinkle_contour_fill.jpg", thresh);
}
public static void main(String[] args) {
DetectWrinkle dw = new DetectWrinkle();
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
String imagefile = "wrinkle_guo (1).bmp";
dw.detectUsingThresh(imagefile);
}
}
質問: 下の画像の結果からわかるように、皮膚の 1 つのしわが別々の小さな要素に分解されています。ここでは、これらの要素を接続して、膨張を使用して完全なしわを表示しようとしています。それが完了したら、最初に輪郭を検出し、輪郭の面積を計算してから、特定の値未満の面積を持つ輪郭を削除することで、ノイズを除去しています。
ただし、これでは適切な結果が得られないため、壊れたしわ要素を結合するためのより良い方法があると感じています. これを解決するのを手伝ってください。
私は本当に解決策が必要であり、私はここの初心者であるため、質問に何か問題がある場合はご容赦ください。
画像は次のとおりです。
