等高线线体侦测应该可以分成两个部分 一个是边缘侦测 也就是找出影像上灰阶不连续的地方 另一个就是 把找出来的这些边缘 属於"等高线"的"像元"找出来 边缘侦测其实用Canny、Sobel等方法都是 而Canny就是多了消除杂讯和边缘线厚度的优点 Sobel得到的边缘线厚度通常都满大的 大概三四个像元左右 我之前测试过的 我是认为用Canny得到的结果是不错的 线体侦测应该是满理想才对 如果不理想可能是你的参数要再调整 这里可能要自己想一个门槛值设定的方法 我自己测试的结果是很不错 该萃取到的特徵都差不多抓到了 再来重点就是如何找出等高线的像元了 这个我认为是非常有难度的 因为就我论文作的 我只是要找出影像上的 "直线" 我是用Hough Transform 原理不复杂 但是程式就需要花些时间写了 如果是要找等高线这种不规则、没有规律性的线段 我投降 你可以试试看SNAKE 我是没写过 不知道结果怎麽样 报告完毕 ※ 引述《Mauer (皮革)》之铭言： : ※ 引述《Habowbow (yo soy guapo)》之铭言： : : Canny运算有四个步骤 : : 1. 高斯平滑化 用个高斯滤波器就行了 : : 2. 边缘侦测 我是用Sobel : 这里应该都是应用局部梯度运算 : 取最大值作为初步边缘线吧?? : 没有很熟 : 不过我看matlab的书 : 似乎把sobel跟canny,prewitt之类侦测法归类为同一层级 : 所以整个下来等於侦测了两次边缘线?? : : 3. Nonmaximum Suppression 此步骤是为了消除边缘线的厚度 : : 就是你要的双线变单线 我不确定MATLAB这一步怎麽做 : : 不过他应该是自己就会处理 因为这个跟数值没关系 就是一个作法而已 : : 我的作法如下 : : A.对每一点C(x, y)选定垂直於梯度方向两个侧边的邻近点，记作 : : A和B，A的梯度记为M(A)，B的梯度记为M(B)，C的梯度记为M(C)。 : : B.如果M(A)>M(C)或M(B)>M(C)，则C(x,y)不为边缘像元，设定 : : M(C(x, y))=0。 : 这个部分看了一些文献称为非最大值压抑 : 主要以梯度运算来判定是否为边缘像元 : 不过跟上一个步骤不就重复了?? : 感觉好像跟双线单线没什麽相关 : 因为canny本身就是把梯度大的地方侦测出来 : 所以等高线线体两侧一定都会被判定为边缘像元而标记 : : 4. hysteresis thresholding ，一般采用一个门槛值来界定影像中 : : 某像元是否为边缘像元，但是并非每个梯度不为零的像元都是边缘像 : : 元，Canny 建议使用hysteresis thresholding，采用两个门槛判断， : : 这应该是MATLAB里可以设定的 不过我不会用 : 这里主要是设定两个门槛值T1,T2 : 是对於上面步骤侦测出来的边缘进行二次判断 : matlab的设定我已经知道在哪里了 : 总结以上所有观点 : canny是个很好的边缘侦测 : 不过对於我真正需要的线体侦测反而并不理想?? : 你有什麽关於等高线线体侦测部分的想法吗?? --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 114.42.188.89