6
さまざまな素材の画像セグメンテーションの問題
こんにちはCV /パターン認識コミュニティ、 画像のセグメンテーションに関して深刻な問題があります。シナリオは、私の頭を狂わせる炉内の雰囲気です。また、1つの特殊なケースだけでなく、さまざまな材料（ガラス、セラミック、Al、Irなど）のオブジェクトの輪郭を短時間（10秒未満）で検出する必要があります。また、コードのピクセルの連続した行に輪郭が必要です。したがって、チェーンコードまたはいわゆるボーダー/輪郭追跡も必要であるため、オープンホールは適切ではありません。バックグラウンドには、ほこり、粒子などの非線形ノイズが時々現れます。 MatlabまたはOpenCVの提案を歓迎します。 より明確にするために、目標と半透明のオブジェクトの別の画像を投稿しましたが、これも検出する必要があります。また、知っておく必要があるさらなる例。 画像＃1を見るとわかるように、画像の右側の部分と、オブジェクトである星の外側の輪郭の近くに粒子があります。また、全体的なコントラストはあまり良くありません。オブジェクト自体は地下にあり、輪郭検出には関係ありません。画像＃2は半透明のオブジェクトを示していますが、これも可能です。 次の画面（赤い線）のように、そのオブジェクトの輪郭/境界を見つけたい。2つの長方形（黄色）は、開始点（左）と終了点（右）を示しています。青い線は無視できます。 最初は、フィルターだけでその不潔な雰囲気の問題を解決できると思いました。しかし、多大な時間を費やした後、前景と背景のコントラストを高めるためにノイズを大幅に除去または削減する必要があることに気付きました。ヒストグラム等化、大津適応等化、線形フィルター（ガウスなど）、非線形フィルター（中央値、拡散）、Active Contours、k-Means、Fuzzy-c-means、純粋なCannyなど、多くの方法を試しました。形態学的演算子と組み合わせたエッジ検出。 キャニー：粒子と大気が穴の原因になっていますが、オブジェクトの完全な輪郭が必要です。モルフォロジー演算子を閉じて拡張しても、それだけでは十分ではありません。Cannyには、ヒステリシスがあるため、私が研究したすべての方法の中で最高の結果が残っています。 アクティブな輪郭：エッジ/グラデーションでも機能します。オブジェクト内で初期化した後、完全に狂ったように動作します。これは、エッジマップが「開いた」オブジェクトになっていることが原因である可能性があります。私の知る限り、輪郭を閉じなければなりません。さまざまな派生物（GVF / VFC / Classic Snake）で試してみました。 k-Means：霧の背景のため、結果には炉の雰囲気が含まれます。ファジーc-meansについても同じです。オブジェクトを背景から分離するため、2つのクラスターを選択しました。クラスターが多いと、結果が弱くなります。 ヒストグラム/大津：グレーの強度が非常に近いため（imho！）、オブジェクトと背景をマージしています。ローカルおよびグローバルな方法で試してみました。 フィルター：特にGLPFまたは他のLPFがエッジを塗りつぶしますが、これはあまり良くなく、霧の雰囲気さえも低減しません。 非線形フィルターはエッジを保持しています。それらのほとんどは、大きな画像の計算に時間がかかりすぎます。とりあえず、高速の双方向フィルタを使用しました。結果は以下を参照してください。 したがって、得られたオブジェクトセグメントの結果は既存のアルゴリズムと十分に競合しないため、後処理ステップには単一の方法では十分ではありません。既存のアルゴリズムは非常にローカルであるため、この非常に特殊なシナリオで機能します。 何かを完全に見逃してしまった場合、どうすればいいかわかりません。隙間や穴を開けずに、どのように処理し、どのように良好な輪郭結果を得る必要があるのか分かりません。 CCDと物理的環境？前もって感謝します！ これまでの最後のアプローチ（MOでの長い実験の後）： バイラテラルフィルター（エッジを保持しますが、均一な領域を平滑化します） キャニー（シグマ= 2、しきい値= [0.04 0.08]） 形態学的オペレーション（MO）： 、 bwareopen、＆closingremovebridge bwlabel輪郭の周囲のみを選択し、不要なノイズを除去します。まだスクリーンショットは更新されていませんが、スターには有効です。ガラスには外側の輪郭に接続された内側の輪郭があります。これは下のスクリーンショットでも確認できます。 そのため、外側の輪郭を横断するための特別なアルゴリズムが必要なのではないかと心配しています。近隣の時計回り/反時計回りの検索になります。コーナーポイントがある場合、その時計回り/反時計回りのステップを切り替えることができます。隙間がある場合は、半径を増やしてもう一度見てください。次のポイントが2つ以上ある場合は、前と同じ方向を向いたポイントを選択します。その輪郭追従アルゴリズムは理にかなっていると思いますか？