Question

我正在尝试编写脊检测算法，我发现的所有信号源似乎都将边缘检测与脊检测混为一谈。现在，我已经实现了Canny边缘检测算法，但它不是我想要的：例如，给定图像中的单行，它将有效地将其转换为双行边缘（因为它将记录这两行的侧面 - 我只想让它读取一行。

关于岭检测的wikipedia article有一堆数学，但这种方式对我作为一个程序员没有帮助（不是说我不喜欢数学，但这不是我的领域，我不喜欢不懂如何将微分方程转化为代码。实际实现这个有一个很好的来源吗？或者，就此而言，是否有一个很好的开源实现？

编辑：这是一个简单的例子。我们从简单的一行开始：

http://img24.imageshack.us/img24/8112/linez.th.png

并运行Canny算法得到：

http://img12.imageshack.us/img12/1317/canny.th.png

（你可以看到它在这里更厚 - 如果你点击图像，你会发现它实际上是两条相邻的线条，中间有一个空白）

另外，我是用C ++编写的，但这并不重要。但我想编写算法，而不只是编写SomePackage::findRidges()并完成它。

Answer 1

也许您需要考虑清理已有的线路，而不是类似Canny的边缘检测。感觉你应该能够用image morphology做一些事情，特别是我正在考虑骨架化和最终侵蚀点类型的操作。如果使用得当，这些应该从您的图像中删除任何非“线条”的功能 - 我相信它们是在英特尔的OpenCV库中实现的。

您可以使用Canny过滤器使用一个扩张操作生成的双线恢复单行，然后进行3次侵蚀（我在ImageJ中尝试过） - 这也应该删除任何边缘。

Answer 2

我打算像Ian所说的那样建议清理你的行，但如果你不想这样做，你也可以考虑做一些hough变换的变种。

http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform

您应该能够从中获得该线的实际等式，因此您可以根据需要将其设置为细线或粗线。唯一棘手的部分是确定线的终点。

这是我几年前用MATLAB编写的用于霍夫变换的代码。我不确定它的效果如何，但它应该给你一个大致的想法。它会找到图像中的所有行（而不是段）

im = imread('cube.tif');
[bin1,bin2,bin3] = canny(im);

%% define constants
binary = bin1;
distStep = 10; % in pixels
angStep = 6; % in degrees
thresh = 50;

%% vote
maxDist = sqrt((size(binary,1))^2+(size(binary,2))^2);
angLoop = 0:angStep*pi/180:pi;
origin = size(binary)/2;
accum = zeros(ceil(maxDist/distStep)+1,ceil(360/angStep)+1);

for y=1:size(binary,2)
    for x=1:size(binary,1)
    if binary(x,y)
        for t = angLoop
        dx = x-origin(1);
        dy = y-origin(2);
        r = x*cos(t)+y*sin(t);
        if r < 0
            r = -r;
            t = t + pi;
        end
        ri = round(r/distStep)+1;
        ti = round(t*180/pi/angStep)+1;
        accum(ri,ti) = accum(ri,ti)+1;
        end
    end
    end
end
imagesc(accum);

%% find local maxima in accumulator
accumThresh = accum - thresh;
accumThresh(logical(accumThresh<0)) = 0;
accumMax = imregionalmax(accumThresh);
imagesc(accumMax);

%% calculate radius & angle of lines
dist = [];
ang = [];
for t=1:size(accumMax,2)
    for r=1:size(accumMax,1)
    if accumMax(r,t)
        ang = [ang;(t-1)*angStep/180*pi];
        dist = [dist;(r-1)*distStep];
    end
    end
end
scatter(ang,dist);

Answer 3

如果仍然有人对此感兴趣，这里是ridges / valleys算法的一种实现：C++ source code。寻找一个名为get_ridges_or_valleys()的函数。此实现是Linderhed (2009)提出的算法的3D版本。有关脊/谷算法，请参见论文的第8页。

实施脊检测

3 个答案: