Image processing 噪声图像中的线条检测（不存在时不检测）

我曾试图提取非常嘈杂的图像中的暗线，但没有成功。一些提示

第一个示例的当前步骤：

1） ：夹限=10，网格大小=（8,8）

2） ：尺寸=（5,5）

3） ：255-图像

4） ：当反转图像<64时

更新 我已经执行了一些预处理步骤来提高测试图像的质量。我调整了我的ROI蒙版，使其上下裁剪（因为它们是低强度的），并添加了照明校正，以便更好地看到线条。以下是当前图片：

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即使图像有噪声，您也只能在图像的北面寻找直线。那么，为什么不使用某种匹配滤波器进行形态学运算呢

编辑：我已经修改过了

1） 沿x轴和y轴使用中值滤波，并对图像进行规格化。 2） 具有所有可能的线方向的匹配滤波器

% im=imread('JwXON.png');
% im=imread('Fiy72.png');
% im=imread('Ya9AN.png');
im=imread('OcgaIt8.png');

imOrig=im;

matchesx = fl(im, 1);
matchesy = fl(im, 0);

matches = matchesx + matchesy;

[x, y] = find(matches);

figure(1);
imagesc(imOrig), axis image
hold on, plot(y, x, 'r.', 'MarkerSize',5)
colormap gray


%----------

function matches = fl(im, direc)

if size(im,3)~=1
    im = double(rgb2gray(im));
else
    im=double(im);
end
[n, m] = size(im);

mask = bwmorph(imfill(im>0,'holes'),'thin',10);
indNaN=find(im==0); im=255-im; im(indNaN)=0;

N = n - numel(find(im(:,ceil(m/2))==0));
N = ceil(N*0.8); % possible line length

% Normalize the image with median filter
if direc
    background= medfilt2(im,[1,30],'symmetric');
    thetas = 31:149;
else
    background= medfilt2(im,[30,1],'symmetric');
    thetas = [1:30 150:179];
end

normIm = im - background;
normIm(normIm<0)=0;

% initialize matched filter result
matches=im*0;

% search for different angles of lines
for theta=thetas
    normIm2 = imclose(normIm>0,strel('line',5,theta));
    normIm3 = imopen(normIm2>0,strel('line',N,theta));
    matches = matches + normIm3;
end

% eliminate false alarms
matches = imclose(matches,strel('disk',2));
matches = matches>3 & mask;
matches = bwareaopen(matches,100);

%im=imread（'JwXON.png'）；
%im=imread（'Fiy72.png'）；
%im=imread（'Ya9AN.png'）；
im=imread（'OcgaIt8.png'）；
imOrig=im；
matchex=fl（im，1）；
matchesy=fl（im，0）；
匹配=匹配ESX+匹配SY；
[x，y]=查找（匹配项）；
图（1）；
imagesc（imOrig），轴图像
等等，绘图（y，x，'r'，'MarkerSize'，5）
彩色地图灰色
%----------
函数匹配=fl（im，direc）
如果尺寸（im，3）~=1
im=双色（rgb2gray（im））；
其他的
im=双（im）；
结束
[n，m]=尺寸（im）；
掩模=bwmorph（imfill（im>0，'holes'），'thin'，10）；
indNaN=find（im==0）；im=255 im；im（indNaN）=0；
N=N-numel（find（im（：，ceil（m/2））==0）；
N=ceil（N*0.8）；%可能的线路长度
%用中值滤波对图像进行归一化处理
if-direc
背景=medfilt2（im，[1,30]，“对称”）；
θ=31:149；
其他的
背景=medfilt2（im，[30,1]，“对称”）；
θ=[1:30150:179]；
结束
normIm=im-背景；
normIm（normIm0，strel（'line'，5，theta））；
normIm3=imopen（normIm2>0，strel（'line'，N，θ））；
匹配项=匹配项+正常值3；
结束
%消除假警报
匹配=imclose（匹配，strel（'disk'，2））；
匹配=匹配>3&屏蔽；
matches=BWAREOPEN（匹配，100）；

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提供有关您的方法的更多信息。什么有效，什么无效。当然，@m3h0w。我当前的步骤：1）：使用clip_limit=10和grid_size=（8,8）2）：使用size=（5,5）3）4）：当反转图像<64时，我想使用RANSAC检测暗线，但我需要在这一步之前“清理”图像。你应该更新问题，最好提供一些结果图像。我改进了问题。Hi@Ozcan，这是一个很好的解决办法。谢谢你的回复，但如果这条线与图像查看器垂直，我们如何才能检测到它呢？沿y轴使用中值滤波器？是的，必须沿y轴使用中值滤波器。但是for循环中的θ值也需要更改。如果您提供一个示例图像，我可以安排代码。@RômuloCerqueira，我修改了我的答案。不过请记住，这只是一个想法，在某些情况下可能不起作用。谢谢，@Ozcan。你的想法真的很有用。嗨，有没有更好的方法找到线路并避免误报率？