一种无颜色丢失的边缘检测算法

Question

我正在寻找算法（C＃）或一些关于如何检测图像上某个物体边缘的信息（目标是黑色素瘤）。我找到了AForge.NET库，但我需要检测edge without losing the image color。以下示例使用Paint.NET

准备

在：

后

我只需要那个蓝色边缘（里面的颜色无关紧要）或那个蓝色像素坐标

修改

Matthew Chambers是正确的，将图像转换为灰度可以提高算法的有效性。 第一个结果图像基于原始彩色图像，第二个结果图像基于灰度图像。蓝色像素对应于HSV的值＆lt;你可以自己看出差异。谢谢m8！

Answer 1

您需要考虑与您尝试解决的问题相关的几点。

图片的边缘是什么？通常是当颜色以高速率变化时。即在短暂的空间里从黑暗到光明。

但这有一个关于颜色的实际变化率是多少的问题。例如，红色和绿色值可以保持不变，而蓝色值则以高速率变化。我们会把这算作一个优势吗？对于RGB值的任何组合都可能发生这种情况。

出于这个原因，图像通常会转换为灰度以进行边缘检测 - 否则您可能会为每个RGB值获得不同的边缘结果。

出于这个原因，最简单的方法是使用适用于灰度图像的典型边缘检测算法，然后将结果叠加到原始图像上。

Answer 2

如何使用Edges类：

// create filter
Edges filter = new Edges();
// apply the filter
var newImage = filter.Apply(orignalImage);

然后对newImages执行threshold，最后在newImage之上覆盖originalImage。

Answer 3

您可以转换为Lab色彩空间，分割通道，仅在L通道上运行边缘检测代码（如其他答案中提供的代码），然后添加a和b通道。

Answer 4

考虑到图像和问题，看起来您不需要边缘检测 我会使用自适应阈值技术，找到blob并最终从中提取边缘。

以下是Matlab中的代码，用于说明我的意思：

function FindThresh()
    i = imread('c:\b.png');
    figure;imshow(i);
    graythresh(i)
    th = graythresh(i(:,:,2))*255;
    figure;imshow(i(:,:,2)>th)
    i1 = imclose(i(:,:,2)>th,strel('diamond',3));
    figure;imshow(i1)
    e = edge(i1);
    indexes = find(e);
    [r,c]=ind2sub(size(i1),indexes)

    figure;imshow(e)
    figure;imshow(i);hold on; scatter(c,r);
end

和中间结果图像：

你可以看到它并不完美，但通过稍微改进它，你会获得比使用边缘检测更强大的结果，这不是一个稳定的操作。