Question

问题

我收集了日本a mountain的数码照片。然而，这座山常常被云雾遮挡。

我可以使用哪些技术来检测图像中的山峰是否可见？我目前正在使用带有Imager模块的Perl，但对替代方案持开放态度。

所有图像都是从完全相同的位置拍摄的 - 这些是一些样本。

Sample Images http://www.freeimagehosting.net/uploads/7304a6e191.jpg

我天真的解决方案

我开始采用山锥的几个水平像素样本，并将亮度值与天空中的其他样本进行比较。这对于区分好图像1和坏图像2非常有效。

然而，在秋天，它下雪，山比天空更明亮，就像图像3，我的简单亮度测试开始失败。

图像4是边缘情况的示例。我认为这是一个很好的形象，因为有些山峰清晰可见。

更新1

感谢您的建议 - 我很高兴您大大高估了我的能力。

根据答案，我开始尝试ImageMagick edge-detect变换，这给了我一个更简单的图像来分析。

convert sample.jpg -edge 1 edge.jpg

Edge detected samples http://www.freeimagehosting.net/uploads/caa9018d84.jpg

我认为我应该使用某种遮蔽来摆脱树木和大部分云层。

一旦我有了蒙面图像，将相似度与“好”图像进行比较的最佳方法是什么？我想“compare”命令适合这份工作？如何从中获得数字“相似性”值？

更新2

我想我可能会卷入某个地方。

我通过在好图像上执行边缘检测来制作我的“内核”图像（下图中的顶部）。然后，我把山的轮廓周围的所有“噪音”涂黑了，然后将它裁剪掉。

然后我使用了以下代码：

use Image::Magick;

# Edge detect the test image
my $test_image = Image::Magick->new;
$test_image->Read($ARGV[0]);
$test_image->Quantize(colorspace=>'gray');
$test_image->Edge(radius => 1);

# Load the kernel
my $kernel_image = Image::Magick->new;
$kernel_image->Read('kernel-crop.jpg');

# Convolve and show the result
$kernel_image->Convolve(coefficients => [$test_image->GetPixels()]);
$kernel_image->Display();

我为各种样本图像运行了这个，我得到如下结果（每个样本下面都显示了卷积图像）：

（抱歉 - 上次不同的样本图片！）

alt text http://www.freeimagehosting.net/uploads/f9a5a34980.jpg

现在我正在尝试量化图像的“笨拙”。我尝试拍摄图像的平均亮度：

$kernel_image->Scale('1x1');
die $kernel_image->GetPixel(x=>1,y=>1)[0];

但是这给出了没有给出有意义的值（0.0165,0.0175和0.0174）。有更好的方法吗？

Answer 1

我认为你的工作水平太低了。快速通过边缘检测滤波器将图像集非常清楚地划分为（1,3）和（2,4）。特别是如果这些图像来自固定的摄像机视点，则在（1）中找到与原型形状的匹配在算法上将相对容易。即使你的情况（4）也可以给你一个部分匹配的领域，你可以试探性地确定那里是否有足够的山来考虑。

Answer 2

基于您已经拥有的建议，提出一些具体的建议：

拍摄最佳图像（如图1所示），通过边缘检测运行，在任何图形编辑器中打开结果（MS Paint会这样做）并清除除山顶边界（“中国帽子”线）以外的所有内容。这是你的卷积内核。您可以从上方和下方裁剪它（不调整大小！）以节省下一步的时间。
使用PerlMagick中的Convolve函数（您似乎已经熟悉Perl和ImageMagick）将内核与一些图像进行卷积。在生成的图像上，您应该看到对应于内核“正确”位置的尖锐尖峰（与图像中的山峰重合）。
当山峰更清晰可见时，此峰值的相对高度（对周围噪声的高度）将更大。通过拍摄几张具有代表性的图像，您可以确定将好图像与坏图像分开的阈值。
无论你做什么，都会有误报和漏报。做好准备。

Answer 3

答案取决于问题的具体程度。如果它是来自相同POV的相同山峰，则针对已知的良好图像进行运行和边缘检测，并将其用作基线以对来自语料库的边缘检测图像进行卷积。如果它只是您感兴趣的山峰边缘，请从基线中手动删除其他功能。

在数码照片中，我如何检测一座山是否被云遮蔽？

3 个答案: