脱毛算法开发

Question

作为我项目的预先要求，我必须从图像中去除皮肤毛发。为此，我找到了already existing program。实现在Matlab中完成。

以上链接引用以下内容

1. 通过广义灰度形态学关闭操作来识别黑发位置，
2. 它将头发像素的形状验证为细长结构，并通过双线性插值替换已验证的像素，
3. 使用自适应中值滤波器平滑替换的头发像素。

至于提及generalized grayscale morphological closing operation的上述部分，我无法找出它的含义，也无法在Matlab中实现它

目前我需要做的只是

1. 识别头发像素
2. 验证头发像素
3. 用相邻皮肤像素替换头发像素

我想知道你是否可以建议任何可用于实现此算法的方法（边缘检测等），因为目前到目前为止所有尝试都没有正确解决。任何可以使用的matlab函数都会非常有用。还想知道我可以使用什么方法来验证像素是薄和长结构

已更新：由于我不熟悉图像处理，因此我不知道如何识别头发像素使用哪些方法，验证它们并用相邻像素替换它们，因此请求指导

Answer 1

我将假设您了解灰度图像是什么以及对其进行操作。如果没有，请编辑您的问题以澄清。

Matlab图像处理工具箱包含imclose功能。维基百科上解释了Morphological closing。互联网充斥着有关的信息 图像处理的数学形态学。

评论后

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This page给出了图像处理的数学形态学的一般介绍。您要尝试做的一个观点是从图像中去除噪声，其中噪声表示为对浅色背景的长（ - ）暗（暗）元素 - 如果，即头发是黑色的皮肤很轻。这不是我看过的应用程序，所以我无法提供更多帮助。玩得开心。

Answer 2

操作顺序为1.识别头发像素2.验证头发像素3.用相邻的皮肤像素替换头发像素。这主要是因为形态学开放滤波器是灰度或标量滤波器。 因此，彩色图像的问题可以通过找到一个好的色彩空间（通常在你的背景变化时很难），或者执行关闭（如上面的答案：如果头发是黑色的，背景很轻的话）在每个通道上进行滤波和插值来解决在其他方面，这是目前的解决方案。

因此，我们可以看一下matlab给出的内容，以检测细长的头发结构：

se1 = strel('line',10,90);
se2 = strel('line',10,180);
figure, imshow(imclose(imclose(I,se1),se2),[]) % this closing is done channel wise independently. 

对于复杂背景，需要良好的色彩空间功能。由于彩色图像是有序的（红色＆gt;绿色＆gt;蓝色，或某些此类订单 - 您可以验证这一点），这里或多或少的作品

现在的问题是插入缺失值，因为结束会留下一些瑕疵。如Lee T，Ng V，Gallagher R，Coldman A，McLean D. DullRazor所建议的那样，可以使用插值中值滤波：从图像中去除毛发的软件方法。计算机在生物学和医学1997; 27：533-543。

另一个简单的想法是执行rgb2gray（I） - ＆gt;使用线性结构的形态学闭合 - ＆gt;将灰度图重新映射为RGB色调。如果背景颜色空间没有太大变化并且很稳健，那么映射回来很简单！