MATLAB中的轮廓检测

Question

我想了解这段代码：

d=edge(d,'canny',.6);
figure,
imshow(d,[])

ds = bwareaopen(d,40);
figure,
imshow(ds,[])

iout = d1;
BW=ds;

iout(:,:,1) = iout;
iout(:,:,2) = iout(:,:,1);
iout(:,:,3) = iout(:,:,1);
iout(:,:,2) = min(iout(:,:,2) + BW, 1.0);
iout(:,:,3) = min(iout(:,:,3) + BW, 1.0);

我知道d是图像，并且应用了canny检测器，忽略了40个像素。图像为灰度，轮廓添加到图像中。

你能解释下一行吗？这里使用了什么原理/算法？我遇到了麻烦，尤其是代码的轮廓检测部分。

Answer 1

假设变量d1存储了操作的原始grayscale intensity image的双精度表示（0到1之间的值），那么最后5行将转换该灰度图像进入3-D RGB image iout看起来与原始灰度图像相同，只是轮廓将以青色覆盖在图像上。

以下是一个示例，使用MATLAB Image Processing Toolbox中包含的图像'cameraman.tif'：

d1 = double(imread('cameraman.tif'))./255;  % Load the image, scale from 0 to 1
subplot(2, 2, 1); imshow(d1); title('d1');  % Plot the original image
d = edge(d1, 'canny', .6);                  % Perform Canny edge detection
subplot(2, 2, 2); imshow(d); title('d');    % Plot the edges
ds = bwareaopen(d, 40);                     % Remove small edge objects
subplot(2, 2, 3); imshow(ds); title('ds');  % Plot the remaining edges
iout = d1;
BW = ds;
iout(:, :, 1) = iout;                           % Initialize red color plane
iout(:, :, 2) = iout(:, :, 1);                  % Initialize green color plane
iout(:, :, 3) = iout(:, :, 1);                  % Initialize blue color plane
iout(:, :, 2) = min(iout(:, :, 2) + BW, 1.0);   % Add edges to green color plane
iout(:, :, 3) = min(iout(:, :, 3) + BW, 1.0);   % Add edges to blue color plane
subplot(2, 2, 4); imshow(iout); title('iout');  % Plot the resulting image

这是上面代码创建的图：

工作原理......

图像iout的创建与边缘检测算法无关。这只是显示前面步骤中找到的边缘的简单方法。 2-D灰度强度图像无法显示颜色，因此如果要向图像添加彩色轮廓线，则必须先将其转换为可让您显示颜色的格式：indexed image（其中根据我的经验，或者三维RGB图像（第三维代表每个像素的红色，绿色和蓝色分量）有点难以处理。

在第三维中复制灰度图像3次，为我们提供了一个3-D RGB图像，最初仍然包含灰色（每个像素的红色，绿色和蓝色等量）。但是，通过修改每个颜色平面的某些像素，我们可以为图像添加颜色。通过将逻辑边掩码BW（其中边缘为零和其他位置为零）添加到绿色和蓝色平面，找到轮廓的那些像素将显示为青色。对函数min的调用确保添加图像的结果不会导致像素颜色值超过值1.0，这是元素双精度所需的最大值3 D RGB图像。

还应注意，用于创建3-D RGB图像的代码可以简化为以下内容：

iout = d1;
iout(:, :, 2) = min(d1+ds, 1.0);
iout(:, :, 3) = min(d1+ds, 1.0);