Question

一般的问题是求出某种材料的熔化表面的凹陷率。

我尝试实现内置的边缘检测滤镜以检测前边缘（图像的左侧），但是由于边缘不清晰，因此滤镜也检测到图像中的许多其他边缘。简单的最大强度搜索或任何RGB颜色导数都无法正常工作。

当前，我的方法是将样本周围环境的所有颜色（深黑色和蓝色）转换为零，而仅保留样本颜色。然后，基于导数和第一局部最大值，检测前端。问题是我不知道如何定义这个蓝色和深色的颜色范围以进行过滤。例如，图像前面的这种蓝色亮度会随着视频的变化而变化，我无法在所有图像上对其进行过滤。

软件：Matlab。包含图像处理工具箱

这不是代码问题，更多的是概念和方式。

视频的第一张和最后一张图片：

最后一张图像的边缘检测成功（蓝线）。

Answer 1

在图像中，您可以分为三个部分：样本（黄红色），火焰（蓝白色）和背景（暗），但是样本和火焰在您要检测边缘的区域中重叠。最好将火焰与样品分开，明显的方法似乎是通过颜色将其分开。我玩了一下，这就是我想出的。

首先，将RGB图像转换为HSV，其中我们基本上只有一个颜色通道（色相）。

hsv = rgb2hsv(img);

hue是周期性的，但不幸的是，红黄色样本接近于零且接近于1。

改变色调的边界，以使HSV空间中的像素值云不会分离。

h = hsv(:, :, 1);
h = mod(h + 0.5,1); % shift periodically
s = hsv(:, :, 2);
v = hsv(:, :, 3);

让我们形象化。

plot3(h(:), s(:), v(:), '.');
xlabel('hue');
ylabel('saturation');
zlabel('value');

火焰和样品在色相上似乎分离得很好（并且在饱和度上也有部分分离-火焰比样品饱和度低）。

通过简单的阈值查找火焰，样品和背景的聚类中心。背景是值<0.2的所有内容，而火焰和样品的值> 0.2且火焰的色相<0.3，样品的色度> 0.3。

T1 = 0.3; % threshold on hue (>T1 is sample)
T2 = 0.2; % threshold on value (<T2 is background)
m = h > T1 & v > T2;
sample = [mean(h(m)), mean(s(m)), mean(v(m))];
m = h < T1 & v > T2;
flame = [mean(h(m)), mean(s(m)), mean(v(m))];
m = v < T2;
background = [mean(h(m)), mean(s(m)), mean(v(m))];
C = [sample; flame; background];

让我们看一下HSV空间中样本，火焰和背景的均值向量。

  C = 
  0.55004      0.63657      0.79573
  0.23729      0.50927      0.50652
  0.42501      0.50855     0.085589

现在是有趣的部分。让我们将这三个元素的线性组合逐个像素地表示。

Y = [h(:), s(:), v(:)];
x = max(Y / C, 0);
x = reshape(x, size(img));

如果我们可以在此处增强样本，火焰和背景的平滑度以及非负性，那就更好了，但是我无法在合理的时间内实现它，而让它保持锻炼状态。

让我们形象化。

figure;
labels = {'sample', 'flame', 'background'};
for i = 1 : 3
    subplot(1,3,i);
    imagesc(x(:, :, i));
    axis image;
    title(labels{i});
end
colormap(gray);

将重叠的样品和火焰分开（但在进一步处理之前需要进行一些平滑处理）。可见一些JPEG压缩伪像，这会在某种程度上降低结果的准确性。让我们找到分离样本的边缘。

sample = imgaussfilt(x(:, :, 1), 3);
e = bwareafilt(edge(sample), 1);

在这里，仅保留了最长的边缘。还可以将火焰区域用作前边缘的指示。

让可视化原始图像以及检测到的边缘。

figure;
[x, y] = ind2sub(size(e), find(e));
imshow(img);
hold on;
plot(y, x, 'g.', 'MarkerSize', 2);

哪个看起来合理

视频的最后一帧效果很好。尽管可以提供帮助，但我没有进一步调整参数就获得了很好的结果。

摘要：

火焰和样品通过颜色（色相）分离，然后对分离的样品进行常规边缘检测。火焰可以用作前边缘有趣区域的指示。间隔（阈值）和边缘检测（平滑，阈值）中需要调整一些内部参数。

Answer 2

我想您可以通过对图像的红色部分进行二值化来获得合理的可重复结果。

边缘检测和熔融样品跟踪

2 个答案: