問題タブ [anomaly-detection]

sklearn からの潜在的ディリクレ割り当てを異常検出に使用したいと考えています。式hereで正式に説明されているように、新しいサンプルの可能性を取得する必要があります。

どうすればそれを手に入れることができますか？

次のようなグレースケール画像があります。

この種の画像の異常を検出したい。最初の画像 (左上) では 3 つの点を検出したい。2 番目 (右上) には小さな点と「霧の領域」 (右下) があり、最後の画像には、また、画像の中央のどこかに少し小さい点があります。

通常の静的しきい値は私にとってはうまく機能しません。また、大津の方法は常に最良の選択です。このような異常を検出するためのより優れた、より堅牢な、またはよりスマートな方法はありますか? Matlab では、Frangi Filtering (固有値フィルタリング) のようなものを使用していました。このような表面の異常検出を解決するための優れた処理アルゴリズムを提案できる人はいますか?

編集:マークされた異常のある別の画像を追加しました:

@Tapio のトップハット フィルタリングとコントラスト調整を使用します。@Tapio は、最初に尋ねたように、表面の異常のコントラストを高める方法について素晴らしいアイデアを提供してくれるので、皆さんに私の結果の一部を提供します。私はこのようなイメージを持っています:

トップハットフィルタリングとコントラスト調整を使用するコードは次のとおりです。

結果は次のとおりです。

最後の画像から異常をセグメント化する方法はまだ疑問があります?? だから、誰かがそれを解決する方法を知っているなら、それを取ってください! :) ??