使用Matlab从图像中的指定行扫描，以根据强度变化检测新区域

Question

以下是我正在使用的图片类型：

您可以使用以下代码查看粉红色的线条：

A=imread('b20.bmp');
AR=A(:,:,1);
[rows, columns] = size(AR);
y1 = 200;
y2 = 315;
row1 = AR(y1, :); % Extract this line of gray levels from the image.
figure, image(AR,'CDataMapping','scaled'); colormap('gray');
title('Input Image in Grayscale')
hold on; 
plot([0, columns], [y2, y2], 'm');

我希望从突出显示的行（315）向上扫描到图像的第一行以尝试检测暗区域，一旦检测到该区域，我想要在黑暗的中点绘制另一条线区域，类似于第一个（整个图像）。

我希望这样做的原因是一旦检测到2个区域的中点我想从2条线获得统计信息，例如标准偏差和平均值，试图处理2个区段给出周围的行或段是整体平均值。

Answer 1

Jonas几乎告诉你如何解决它。但是，因为我喜欢玩图像，所以我决定写一个答案。我要做的是提取出从第1行到第315行的子图像，然后我将独立地找到每个行的平均值。这将给你315元素向量...然后从这个结果，无论位置给我们一个巨大的尖峰，这可能是细分开始的地方。这是一个人为的例子。我尝试用一​​些最小的代码重新创建你的。我将创建一个黑白图像，其中上半部分是黑色，下半部分是白色。一旦我这样做，我将添加一些随机高斯噪声，振幅为10，平均值为0，标准偏差为1.此后，我将对图像进行标准化，使其在[0,1]之间。动态范围：

%// Set random seed generator
rng(123);

%// Create black and white image.  First 250 rows is black, next 250 rows is gray
im = [zeros(250, 256); 128*ones(250,256)];

%// Add Gaussian random noise of amplitude 10, mean 0, std.dev = 1
im_noise = im + 10*randn(size(im));

%// Normalize image so it's between [0,1]
AR = (im_noise - min(im_noise(:))) / (max(im_noise(:)) - min(im_noise(:)));

我已将嘈杂的图像存储在AR中，以便您可以复制并粘贴我接下来要尝试的内容。为了完整起见，这就是图像的样子：

现在这里是神奇的开始。让我们找到第1行和第315行之间每行的平均值：

avgs = mean(AR(1:315,:), 2);

2参数表示沿列操作，这意味着我们将找到每行的平均值。这意味着我们将得到一个315元素向量，其中每个元素是一行的平均值 ....所以第一个元素是第1行的平均值，第二个元素是第2行的平均值等等。如果我们在正常图上绘制这些平均值，其中行数是横轴，平均强度是纵轴，这就是我们得到的结果：

plot(1:315, avgs);

正如你所看到的，在250处有一个明显的尖峰，在我设计的图像中，在第250行是我出现灰色方块的地方。我们可以通过diff结合max确定 出现，我们计算数组中元素之间的成对距离。 diff适用于第一个输出是第二个元素减去第一个元素，然后第二个元素是第三个元素减去第二个元素，依此类推。在这种情况下，因为我们正在从低到高转换，这意味着无论位置给我们带来最大的差异意味着我们从右边（或边缘的最高值）向左（或最低值）取一个数字因此，我们找到成对距离并确定我们有一个最高可能的成对距离的点。所以，做一些像：

[~,ind] = max(diff(avgs));

这里max的好处是，如果在共享相同最大值的数据中看到多个值，我们只返回第一个发生价值。这很好，因为一旦我们检测到情节中的峰值，我们会立即找到这个结果。如果您正确执行此操作，则ind应为250.

我要注意的一点是，上面的语法假设您正在从黑色过渡到白色。如果您有相反行为，您可能要查看使用min，或者如果您希望这与您遇到的渐变类型无关，请使用{{1与max结合使用。这样，当我们找到最大的差异时，如果它从黑色变为白色，则它将是一个大的正数，如果从白色变为黑色，它将是一个大的负数。如果我们用abs删除所有负值，这意味着无论符号是什么，我们都会将其视为一个大的正值，因此无论如何我们都应该能够检测到跳跃。因此，你应该做的是：

abs

现在，您所要做的就是显示此图像，然后绘制此位置所在的行：

[~,ind] = max(abs(diff(avgs)));

我已经将线条的粗细做了2个像素，这样你就可以清楚地看到这条线了，我已经把它做成了红色。这就是我们得到的：

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因此，如果您想将其复制并粘贴到MATLAB中以供运行，请输入以下代码：

figure;
imshow(AR);
hold on;
plot([1 size(AR,2)], [ind ind], 'r', 'LineWidth', 2);