使用imopen / imclose操作删除较小的圆圈

Question

我有一个带有两个不同半径圆的二进制图像，需要使用imopen或imclose操作删除其中一个圆圈。我使用的结构元素的直径大于较小的圆但小于较大的圆，但它似乎不适用于任何一种操作。

我的形象：

我的代码：

c=imread('image.png');
se2=strel('disk',25);
c=imopen(c,se2);
figure, imshow(c,[]), title('new image'); 

Answer 1

我可以看到三个会导致此算法无法运行预期结果的事情：

1. 您的图片的圆圈为黑色，但二进制形态操作假设对象为白色。因此，您实际执行的操作是在后台执行操作。因此，在对图像执行形态学操作之前，需要反转图像。
2. disk结构元素太小，无法删除任何圆圈。你需要提高你的半径，以便它更多。我做了一些测试，为了摆脱较小的圆圈，我不得不将半径提高到45。
3. 此外，您指定的disk结构元素不是完美圈。事实上，这将是一个轻微的钻石形状。如果您想获得一个完美的圆圈，则需要使用strel参数指定disk的附加参数，该参数在半径（0）之上为45。完成此操作后，将图像反转回原来的位置，因为对象是黑色而不是白色。

因此，您的代码应如下所示：

%// Modified to read from StackOverflow
c = im2bw(imread('http://i.stack.imgur.com/7Hd0y.png')); 
se = strel('disk', 45, 0); %// Change radius to 45 + add additional parameter of 0
c2 = imopen(~c, se); %// Invert the image before opening
c2 = ~c2; %// Invert back because original image was this way
imshow(c2); title('New Image');

这是我得到的图像：

Answer 2

bwlabel + bsxfun 的解决方案

如果您关心效果，请让我建议一种基于bwlabel的方法和功能强大的矢量化工具bsxfun，它可能比使用image morphological operations更好。现在，你的问题基本上是一个最大的blob发现问题，这里是代码 -

c = im2bw(imread('http://i.stack.imgur.com/7Hd0y.png')); 
[L,num] = bwlabel( ~c );
counts = sum(bsxfun(@eq,L(:),1:num));
[~,ind] = max(counts);
c = ~(L==ind);

---

基准

根据基于imopen的方法建议here -

对代码进行基准测试

c = im2bw(imread('http://i.stack.imgur.com/7Hd0y.png')); 

disp('----------------------------------- With IMOPEN')
tic
se = strel('disk', 45, 0); %// Change radius to 45 + add additional parameter of 0
c2 = imopen(~c, se); %// Invert the image before opening
c2 = ~c2; %// Invert back because original image was this way
toc

disp('----------------------------------- With BWLABEL + BSXFUN')
tic
[L,num] = bwlabel( ~c );
counts = sum(bsxfun(@eq,L(:),1:num));
[~,ind] = max(counts);
out = ~(L==ind);
toc

结果 -

----------------------------------- With IMOPEN
Elapsed time is 0.195290 seconds.
----------------------------------- With BWLABEL + BSXFUN
Elapsed time is 0.020950 seconds.

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奖金分析

您可能想要取消形态学操作的另一个原因是imopen会改变边缘周围的斑点。如果在输入和输出图像之间执行绝对差异，则可以将其可视化。所以，如果你做figure,imshow(imabsdiff(c,c2))，你会得到这个 -

正如你所看到的那样，更大的斑点在它的边缘发生了变化。在完全保留的情况下，只有较小的斑点必须在那里。