Question

我是Matlab的新手，需要一些帮助。我有一个分段图像，我想从图像边框中删除背景（或黑色）像素（值== 1）。我已经能够获得我不想要的边框像素的图像蒙版。 interior_blackPixels很有用，但我想摆脱outer_blackPixels，但是，我不知道如何使用我拥有的蒙版（outer_blackPixels）检索没有黑色像素边框的最终图像。到目前为止的代码如下所示：

# download the climate dataset and unzip. I can download and unzip this into my pc. Please suggest me on main codes for improvement
download.file("http://biogeo.ucdavis.edu/data/climate/cmip5/30s/mi85tx50.zip", destfile = "E://ClimateDataOutputs//MIROC-ESM-CHEM_rcp85TX", mode="wb")
unzip("E://ClimateDataOutputs//MIROC-ESM-CHEM_rcp85TX")
# Codes for improvement
# load required packages
require(sp)
require(rgdal)
require(raster)
require(lsr)
require(maptools)
# For Bioclim - Need to project species polygons
projection <- CRS ("+proj=longlat +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs")
polygons <- readShapePoly("F:\\9. Other projects\\All projected maps\\AllP.shp", proj4string = projection)
polygons$BINOMIAL <- as.character(polygons$BINOMIAL)
names=c(polygons$BINOMIAL)
stats_out<- data.frame(matrix(NA, ncol = 4, nrow = 579))
colnames(stats_out)<-c("BINOMIAL", "AAD", "mean", "obs")
stats_out[,1]<-names
# iterate over species polygons


for (i in 1:579) {
    poly<-polygons[i,]
    print(poly$BINOMIAL)
    data_out<-data.frame(matrix(NA, ncol = 1))
    colnames(data_out)<-c("MaxTemp2050rcp85_MIROC_ESM_CHEM")` 



    for (j in 1:12) {
        filename<-c(paste("E:\\ClimateDataOutputs\\mi85tx50",j,".tif", sep=""))
        ##print(filename)
        grid<-raster(filename)
        ##plot(grid)
        ##plot(poly, add=TRUE)
        data<-extract(grid, poly)
        data1<-as.data.frame(data)
        colnames(data1)<-c("MaxTemp2050rcp85_MIROC_ESM_CHEM")
        data_out= rbind(data_out,data1)
        }



    M<-mean(data_out$MaxTemp2050rcp85_MIROC_ESM_CHEM, na.rm=TRUE)
    AAD<-aad(data_out$MaxTemp2050rcp85_MIROC_ESM_CHEM, na.rm=TRUE)
    stats_out$AAD[i]<-AAD
    stats_out$mean[i]<-M
    stats_out$obs[i]<-nrow(data_out)
  }


print(stats_out)
write.csv(stats_out, "E://ClimateDataOutputs//MaxTemp2050rcp85_MIROC_ESM_CHEM_AAD.csv")

请注意，我不介意将outer_blackPixels的像素值替换为'0'，因为这不会影响我的分析。因此，我希望我的最终形象是这样的：

img =   [1 1 1 1 1 1 1 1
         1 1 1 1 2 2 2 1
         1 1 1 2 2 2 2 1
         1 1 1 2 2 2 2 1
         1 1 2 2 2 2 2 1
         1 1 2 2 2 2 2 1
         1 3 3 1 1 1 3 1
         1 3 3 1 1 1 3 1
         1 3 3 3 3 3 3 1
         1 1 1 1 1 1 1 1];

% Get the black pixels image array
blackPixels = (img == 1);

% Obtain the other pixels by negating the black pixels
otherPixels = ~blackPixels

% Get the border black pixels (or mask)
outer_blackPixels    = blackPixels & ~imclearborder(blackPixels)
interior_blackPixels = blackPixels & ~outer_blackPixels

任何帮助/建议将不胜感激。谢谢！

Answer 1

您可以使用bwlabel来区分1区域。由于此功能仅处理二进制图像，因此您可以使用logical将img转换为二进制文件：

L=bwlabel(~logical(img-1),4)

然后只需将边框转换为0：

img(L==L(1))=0

img =

 0     0     0     0     0     0     0     0
 0     0     0     0     2     2     2     0
 0     0     0     2     2     2     2     0
 0     0     0     2     2     2     2     0
 0     0     2     2     2     2     2     0
 0     0     2     2     2     2     2     0
 0     3     3     1     1     1     3     0
 0     3     3     1     1     1     3     0
 0     3     3     3     3     3     3     0
 0     0     0     0     0     0     0     0

Answer 2

由于您使用的是图像处理工具箱，我建议使用imfill功能：

debug

这首先为img(~imfill(img ~= 1, 'holes')) = 0;中的像素创建一个不等于1的掩码，使用img填充任何包含内容的内部空洞，否定为边框获取掩码，以及索引imfill使用该掩码，将值设置为零。

如果您想在不使用图像处理工具箱的情况下执行此类操作，那么使用Adiel的bwlabel类型的解决方案就是我的目标。

如何从图像中删除/替换边框像素？

2 个答案: