图像处理 - 用MATLAB中的Radon变换进行模式识别

Question

我正在尝试提取Radon Signature，以识别1中所做的服装图案（条纹，格纹，不规则和无图案）。

要实施的算法：

 1. Use sobel operator to compute the gradient map as f(x,y).
 2. Perform Radon transform based on maximum disk area.
 3. Compute the variance of r under all theta directions.
 4. Employ L2-norm to normalize the feature vector.
 5. Plot Radon Signature as a bar chart of var(r) for all theta values.

我做了以下事情：

img = imread('plaid.jpg');
grey = rgb2gray(img);
img2 = edge(grey, 'sobel');
vararray=zeros(1,size(theta,2));
theta = -89:90;
for j = 1: size(theta,2)
     [R3,xp3] = radon (img2,theta(j));
     vararray(j) = var(R3);
end
vararray = vararray/norm(vararray);
figure(1), bar(theta,vararray),title('Radon Signature');

我相信我的错误在于前两个步骤。我不确定如何仅在最大磁盘区域上执行Radon。

我的结果显示在右侧，而文章（下面引用）则显示在左侧。

然而，我的结果至少应该显示2个不同的峰，如蚁群的结果所示，但它们没有。

感谢任何帮助。

算法来源：＆＃34;为视障人士提供辅助服装模式识别＆＃34;作者：Xiaodong Yang，IEEE学生会员，Shuai Yuan，和Yingli Tian，IEEE高级会员

Answer 1

@beaker认为，最大磁盘区域由最大填充圆圈定义，该圆圈适合图像的边界框。您可以从文章的图3b）中看到。

你做错的另一件事是使用边缘检测器edge(grey, 'sobel')，而你应该使用渐变映射或更正式的渐变幅度。这是一个产生接近图3d所示曲线的代码。如何将其量化为六个峰值仍然是一个问题。

A = imread( 'Layer-5.png' ); % image from the article
A = double(rgb2gray( A ));

% gradient magnitude
dx = imfilter(A,fspecial('sobel') ); % x, 3x3 kernel
dy = imfilter(A,fspecial('sobel')'); % y
gradmag = sqrt( dx.^2 + dy.^2 );

% mask by disk
R = min( size(A)/2 ); % radius
disk = insertShape(zeros(size(A)),'FilledCircle', [size(A)/2,R] );
mask = double(rgb2gray(disk)~=0);
gradmag = mask.*gradmag;

% radon transform
theta = linspace(0,180,180);
vars = zeros(size(theta));
for u = 1:length(theta)
    [rad,xp] =radon( gradmag, theta(u) );
    indices = find( abs(xp)<R );
    % ignore radii outside the maximum disk area
    % so you don't sum up zeroes into variance
    vars(u) = var( rad( indices ) );
end
vars = vars/norm(vars);
figure; plot( vars );

请记住，从文章中复制的图像会出现jpg文字。经过良好的去噪（这里有点太多），例如，

你会得到更加突出的结果。