将二进制图像转换为高斯点

Question

我有一个包含一些白点的二进制图像 A 。现在我想要一个图像 B ，其中对于 A 中的每个白点，强度会扩散到其邻居，以便这些点的值为1，并且值会在其周围减小。因此，最终图像 B 的值范围为[0 1]，其中1发生在我的白点。

我的方法：

我使用此代码将图像与高斯函数进行卷积：

x=-ceil(siz/2):ceil(siz/2);
H = exp(-(x.^2/(2*sigma^2)));
H = H/sum(H(:));%normalize the kernel
Hx=reshape(H,[length(H) 1]);
Hy=reshape(H,[1 length(H)]);
I=imfilter(imfilter(I,Hx, 'same' ,'replicate'),Hy, 'same' ,'replicate');

问题： 当我对整个图像执行此操作时，当我有两个连续的白色邻居时，我遇到问题，这些点处的卷积具有高值，因此，当归一化 B 时，最大值发生在此位置，我的原始白点的值小于1。

有没有办法我可以单独传播强度（将每个点视为源而不管其邻居）并且最终图像是此操作的最大值，因此在2个白点的位置，这两点值为1且它们的邻居最多有2个高斯？

Answer 1

你可以试试硬帽。

要么在卷积之前保存白点的位置，要么找到所有点的位置＆gt; 1并将它们设置为1：

B(B>1) = 1