图像恢复，CT扫描，闭合曲线，

Question

数字图像可能存在问题。 实际上我不知道如何在我谷歌之前描述问题。 所以我要求某些科学领域的某种概念可以描述这个问题。

CT图像，剖面扫描：

这是物理多孔材料的剖面扫描，这是关于土木工程的。 图像的白色部分是实心的，而黑色部分是孔。 孔的横截面应为闭合曲线。 但是，由于某些技术原因，描述这些孔轮廓的像素的灰度级在我得到的位图中变为0（黑色）。 如你所见，

以绿色圈出的像素应该像红色那些灰度等级大于0的像素，因为这里应该是一条闭合曲线来描述这个洞。

我想修复这些像素，但不知道这个问题是什么类型。 这个问题有一些经典的算法吗？

Answer 1

您正在寻找的技术称为dilation。 opencv库中有一个示例erosion and dilation

Answer 2

是的，您可以使用扩展之类的形态运算符，但这会导致更粗的轮廓，使孔变小或甚至填充它们，如果太小。

另一种方法是找到小的差距。

1. 创建2个辅助2D数组/图像

   它们将为输入图像的每个像素包含一个整数计数器。因此，如果您的图片的分辨率为xs,ys，那么您可以尝试以下内容：

   int cx[ys][xs]; // x direction counter
   int cy[ys][xs]; // y direction counter
   

2. 计算cx

   所以cx[y][x]应该在x方向（行）中保存图像中的后续零点数。

   1. 使用cx[][]
   清除0
   2. for (y=0;y<ys;y++)
   3. 设置x=-1
   4. 在x之后找到第一个零像素并将其称为x0
   5. 找到x0的最后一个零像素并将其称为x1
   6. 设置cx[y][x0..x1]=x1-x0+1和x=x1+1
   7. 循环＃4 ，而x<xs

   同样为cy[y][x]方向（列）计算y。

   8. 检测并修复缺失的轮廓

      如果min(cx[y][x],cy[y][x])<threshold然后像素x,y属于缺失轮廓并且应设置为白色，这很容易... threshold值是缺失轮廓的最大长度，必须小于最小的孔尺寸。

   因此，孔必须大于缺少轮廓间隙。否则这不起作用。您可以通过创建另一个持有黑色区域大小的map来改善这一点。 （洪水填充任何黑色像素，但不使用颜色使用填充像素的数量，因此您需要将洪水填充2次用于计数，一次用于填充）然后仅在大于小孔的区域应用缺失轮廓以防止填充小孔

   还有另外一种可能性，例如检测消失的轮廓图案并加入太近的图案。