检测边界清晰的白色区域

Question

在下面显示的灰度图像中，如何准确检测具有清晰边界的白色区域（标有红色）？

在这个特定的图像中，一个简单的阈值处理可能会起作用，但是，我有几个图像，其中图像的角落周围有类似的区域，我想忽略它们。

此外，可能存在多个感兴趣的区域，两者都具有不同的强度。一个可以像示例图像一样明亮，另一个可以是中等强度。

然而，感兴趣和不感兴趣的区域之间的唯一区别如下：

1. 兴趣领域的边界清晰明确。

2. 不感兴趣的区域没有明显的界限。他们倾向于逐渐融入社区。



没有标记用于测试的图片：

Answer 1

当你说清晰的边界时，你必须考虑渐变。边界越清晰，渐变越大。因此，应用渐变，您将看到它将在您要分割的形状周围变得更强。

但在您的情况下，您还可以观察到您想要分割的区域也是最亮的区域。因此，我还尝试降噪（中值滤波器）加上卷积滤波器（简单平均值）以使不同区域均匀化，然后通过仅保持最亮/最右峰来进行阈值处理。

Answer 2

im = imread('o2XfN.jpg');
figure
imshow(im)
smooth = imgaussfilt(im,.8); %"blur" the image to take out noisey pixels
big = double(smooth);   % some functions don't work with UINT8, I didn't check for these
maxiRow = quantile(big,.99);   % .99 qualtile... think quartile from stats
maxiCol = quantile(maxiRow,.98);  % again for the column
pixels = find(big>=maxiCol);  % which pixels have the highest values

logicMat = false(size(big));  %initalize a logic matrix of zeros
logicMat(pixels) = 1;  %set the pixels that passed to logic pass
figure
imshow(logicMat)

您对要找到的地区想要做什么并不是很清楚。此外，一些示例图像将有助于调试代码。我上面发布的内容可能适用于该图像，但它不太可能适用于您正在处理的每个图像。