Question

使用强度值的分布，我需要在下面的图像中分离两个形状： -

基本上我想通过使用它们的斜率来分隔两个“山”。您对如何为此设计算法有任何建议吗？

原始图片如下：

Answer 1

边界将由高度的局部最小值确定。找到它们并不像第一眼看上去那么容易。我会试试这个：

创建清晰的投资回报率屏蔽图像

让我们定义具有含义的 ROI 图像颜色：

0  - empty space
1  - slope from left
2  - slope from right
3  - hill border
10 - mountain 1
11 - mountain 2
12 - mountain 3 ...

并使用0

投资回报率

以x方向扫描源图像

并从x+方向设置所有下坡：
```
for (y=0;y<ys;y++)
 for (x=1;x<=xs;x++)
  if ((ROI[y][x]==0)&&(height[y][x-1]>height[y][x]+treshold))
   ROI[y][x]=1;
```
同样扫描x-方向
```
for (y=0;y<ys;y++)
 for (x=xs-2;x>=0;x--)
  if ((ROI[y][x]==0)&&(height[y][x+1]>height[y][x]+treshold))
   ROI[y][x]=2;
```
现在您需要在1,2之间的投资回报率中找到区域，并将它们设置为3，这可能是边界。在此之后，使用1,2清除所有0 ROI 像素。 treshold只是对山坡敏感。此算法在平滑图像上效果最佳，因此如果存在太多伪像，您可以在应用此图像之前尝试平滑源图像几次。
过滤掉太小的边框

你应该过滤掉设置为3的太小的 ROI 区域，以避免太小的山峰弄乱整个事情。treshold可以避免达到一定程度价值或通过合并大区域内的小区域。
对y方向做＃2，＃3（也可能是对角线）
通过病理操作扩大投资回报率边界
使用floodfill填充ROI中的空白区域

将第一个 ROI 像素设置为零并填充100，然后填充101等。在填充过程中，您可以计算填充的min,max,avg高度区域以后丢弃过于平坦的区域（因为它们不被视为丘陵/山脉）。

Answer 2

我会用图像处理工具箱来做。从您的图片开始，img：

figure; imshow(img);

首先，最棘手的一步是定义山脉。人们可能会对引入高限制感到满意。但根据您的数据和您的期望，您还可以对该区域应用限制。在这里，我首先考虑的是高度：

bw = im2bw(img, .85);
figure; imshow(bw)

现在我过滤掉了很小的区域。你也可以玩这个门槛。

bw_cleaned = bwareaopen(bw, 100, 4);
figure; imshow(bw_cleaned)

接下来的步骤是以图示峰值的区域合并在一起的方式扩展白色区域，然后在每个峰值周围制作凸包，最后找到它的位置：

final_bw = bwconvhull(imdilate(bw_cleaned, strel('disk', 50)), 'objects');
figure; imshow(final_bw)
s = regionprops(final_bw, 'Centroid');
centroids = cat(1, s.Centroid);
hold on
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'b*')

使用regionprops，您可以做的不仅仅是找到质心。 Take a look.

使用horography分开形状

2 个答案: