用于斑点检测的替代算法

Question

这是我的实验的样本图像，用于查找所有斑点的信息（中心，尺寸等）。基本上下面的图像包含一些噪音，几条粗线，当然还有一些斑点。

我的目标是使用图像处理软件包＆＃34; Sapera APF＆＃34;对FPGA进行编程。 Sapera APF是一个用于编程Teledyne DALSA图像处理器以执行图像处理的应用程序。不幸的是，它不允许我们以传统的方式编写代码，也不允许使用基本的编码功能（如果是else语句，循环等）但只支持代码块形式的一些内置函数，我们只能安排这些块。 仅供参考，这是Sapera支持的功能列表link。

现在，我的第一个目标是在matlab上测试我的算法，然后在Sapera上实现它。这是我在matlab中的方法：

1. 应用均值滤波器（步骤3）
2. 使用自适应阈值处理（返回二进制图像）的阈值图像
3. 通过检查连接来删除线路，所有线路都连接了100个像素以上（为了更好的连接性，首先应用了滤波器）
4. 现在因为只剩下斑点，所以确定了它们的位置（使用grayvalue=255）并在原始图像中拍摄了相应的像素。

这是一个在matlab中工作正常的简单算法。但真正的问题是，对于步骤3（即连接），当然我必须写入循环到每个像素检查连接，这不能在Sapera中完成。所以我正在寻找一些其他更简单的算法来分离我的图像中的blob，而不使用循环和条件语句，这样它就可以在Sapera中实现，但现在我只需要它的matlab代码或算法。

Answer 1

看起来，所有Sapera操作都属于点对点或邻域操作系列（=图像处理），并且几乎没有什么可以帮助您分割出blob。 （实际上，没有任何函数可以返回“少量的东西”;它们都返回完整的图像或标量值。）

作为一种解决方法，您可以

• 限制对感兴趣区域的处理（垂直条纹肯定包含斑点 - 但您可以忽略边缘）;

• 使用horizo​​ntalSum函数获取一个图像配置文件，您可以在其中找到与blob对应的峰值（您必须自己编程，但数据量会大大减少）;

• 同样，使用verticalSum查找水平限制。

鉴于blob的优异分离，这应该足以划定每个blob的边界框。

正如您在图像垂直剖面图中看到的那样，峰值检测很容易（假设您避开了侧线）。

水平轮廓非常无缝。

Answer 2

为了方便地将线条与点状峰值分开而没有多次连接检查，我会：

• 平滑图像数据（与高斯内核卷积）
• 在阈值以上搜索局部最大值（大于所有方向的环绕速度），数据应该平滑得多，然后每个对象最多有一个局部最大值
• 计算每个最大值的局部椭圆度（见下文）
• 仅接受椭圆度低的局部最大值

如何计算局部椭圆度：

• 计算数据上的第二个中心矩（减去背景），即使用x^2，y^2或xy对每个峰值周围的数据进行加权求和，其中x和y是与起源于最高位置。
• 对角矩阵进行对角化[moment_xx，moment_xy; moment_xy，moment_yy]获取局部椭圆形的大轴和短轴长度的度量。
• 将椭圆度定义为较大轴与较小轴的比率。

在只有水平或垂直但从不对角线的特殊情况下，您还可以计算x^2和y^2加权时刻，并且只接受相当平等的那些。