Question

我正在尝试检测一维直方图中的第一个谷，以用作阈值点。（处理暗到亮/从左到右）

不幸的是，一些直方图具有迷你峰，间隙和锯齿状边缘。我写的算法就是卡在这些上面。我认为我需要平滑粗糙的边缘，因为我需要的山峰非常突出。

有没有人对在OpenCV中平滑一维直方图的最佳方法有一些指示？

这显示了算法陷入锯齿状边缘并失败的地方：

http://applist.s3.amazonaws.com/junk/failed.png

蓝线：峰值
红线：山谷

Answer 1

尝试模糊直方图或图像。

valeys可能存在，因为并非所有图像照明级别都在源图像上使用。在进行直方图之前，您可以通过模糊图像轻松解决此问题。或者尝试做一些直方图移动平均线，这样突然的变化就会消失。

Answer 2

在我看来，你正在进行某种分割。您可以尝试使用自适应算法执行此操作，该算法通过计算点的某些平均值来设置阈值本身。该特定算法假设边界点代表背景，而其余点代表对象。这是算法：

calculate u1 -> the grayscale average of boundary points
calculate u2 -> the grayscale average of all other points
T_old = 0
T_new = (u1 + u2) / 2
while (T_new != T_old) 
 //you might want to modify this by introducing an epsilon value, something like
 // if T_new near T_old (abs(T_new-T_old)>1)
 u1 = grayscale average of points where grayscale intensity is lower than T_new
 u2 = grayscale average of points where grayscale intensity is higher or equal to T_new
 T_old =T _new
 T_new = (u1 + u2) / 2
end
threshold = T_new

这应该找到灰度图像的接近最佳阈值。

Answer 3

克服这个问题的可能方法：

用高斯曲线近似直方图
尝试扩张然后侵蚀直方图图像

用于谷值检测的平滑一维直方图（OpenCV）

3 个答案: