使用Kirsch过滤器进行血管分割后，我想去除不需要的部分

Question

我使用了Kirsch的过滤器来获得以下结果，但是我想要删除我用红色箭头指出的圆形检测（实际上不是血管）下面：

如何去除不是血管的圆形检测？这是当前细分的代码：

h1 = np.array([[5, -3, -3], [5, 0, -3], [5, -3, -3]], dtype=np.float32)/ 15
h2 = np.array([[-3, -3, 5], [-3, 0, 5], [-3, -3, 5]], dtype=np.float32) / 15
h3 = np.array([[-3, -3, -3], [5, 0, -3], [5, 5, -3]], dtype=np.float32) / 15
h4 = np.array([[-3, 5, 5], [-3, 0, 5], [-3, -3, -3]], dtype=np.float32) / 15
h5 = np.array([[-3, -3, -3], [-3, 0, -3], [5, 5, 5]], dtype=np.float32) / 15
h6 = np.array([[5, 5, 5], [-3, 0, -3], [-3, -3, -3]], dtype=np.float32) / 15
h7 = np.array([[-3, -3, -3], [-3, 0, 5], [-3, 5, 5]], dtype=np.float32) / 15
h8 = np.array([[5, 5, -3], [5, 0, -3], [-3, -3, -3]], dtype=np.float32) / 15

我想要的结果是这样的（注意这个分割是不同的图像）：

Answer 1

我会尝试使用阈值处理第一个图像（普通的Otsu方法可能就足够了）并仅选择那些在两个图像上都可见的对象。这个圆圈非常明亮，而静脉（？）是黑暗的。