如何平滑多分量图像的边缘？

Question

我有一个图像，我想要平滑它的边缘。在获得更准确的细分方面存在一些挑战。然而，我通过调整来自What can I do to enhance my image quality?的建议得到了解决方案。

原始图片在这里：

和分段图像

我使用的代码如下：

%# Read in image
Img = imread('image_name.png');

%# Apply filter
h   = fspecial('average');
Img = imfilter(Img, h);

%# Segment image
Img    = rgb2gray(Img);
thresh = multithresh(Img, 2);
Iseg   = imquantize(Img, thresh);    
figure, imshow(Iseg,[]), title('Segmented Image'); 

%# separate channels
blackPixels = (Iseg == 1);
grayPixels  = (Iseg == 2);
whitePixels = (Iseg == 3);


%# grow white channel
whitePixels_dilated = imdilate(whitePixels, strel('disk', 4, 4));

%# Add all channels 
Iseg(whitePixels | whitePixels_dilated) = 3;            
figure, imshow(Iseg,[]);

我现在面临的挑战是使实体边缘（whitePixels）或所有物体的边缘平滑。我不知道该怎么做。我尝试过滤，但只取消了小点。 非常感谢任何帮助，想法，建议或建议。谢谢。

Answer 1

我建议多次使用矩形滤镜。以下是如何执行此操作的方法：

I=imread('Orl1r.png');
I_gray=rgb2gray(I);
I_filtered=I_gray; % initialize the filtered image
for ii=1:10
   I_filtered=imfilter(I_filtered,1/25*ones(5)); % apply rectangular-filter multiple times
end
figure
subplot(1,2,1)
imshow(I,[0 255]);
subplot(1,2,2);
imshow(I_filtered,[0 255])

以下是过滤后的图片的样子：

希望这会有所帮助。

编辑：您也可以使用高斯滤波器代替矩形滤波器。但是多次应用的一般想法仍然存在。你可以使用f=fspecial('gaussian',5,6)为exapmle创建一个高斯过滤器，它会创建一个sigma = 6的5x5过滤器掩码。