Image 如何根据矩阵值检测图像的一部分？

我在Matlab（版本R 2016b）中有一个简单的

pcolor

绘图，我上传了它，如下图所示。我只需要得到蓝色斜线，它从最左角的中间延伸到最右角，而无需对矩阵值进行硬编码

例如：从pcolor绘图中可以看到所需的坡度线的值大约在20到45之间。（通过查看图表粗略猜测）

我在包含打印值的上应用以下代码

load('Slant.mat');
Slant(Slant<20|Slant>50)=0;
pcolor(Slant); colormap(jet); shading interp; colorbar;

---

想法：使用Hough变换：

首先，最好创建一个只包含我们感兴趣的行和列的新矩阵

为了应用matlab内置的

hough

我们必须创建一个二值图像：由于线条的值总是比其他线条的值低，我们可以确定图片中亮度的最低四分位（使用，并将这些设置为白色，其他所有设置为黑色）

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然后，为了找到线条，我们可以直接在BW图像上使用。

这里是另一个建议：

删除所有背景

假设这条“线”导致数据的双峰分布（去掉零后），找到下模式

假设线的值始终低于背景值，应用逻辑掩码，将最小+2nd_模式以上的所有值设置为零，如下图所示（红色圆圈）：

以下是它的工作原理：

A = Slant(any(Slant,2),:); % save in A only the nonzero data

现在我们有一个类似这样的

A

：

因此，我们得到一个直线函数

f_line

，如下所示（红色）：

现在我们想让这一行变粗，就像数据中的那一行一样，因此我们采用厚度模式（通过计算每列中的值，您可能希望取

max

），并将这一行向两边“扩展”一半：

thick = mode(sum(mA)); % mode thickness of the line
tmp = (1:thick)-ceil(thick/2); % helper vector for expanding
rows = bsxfun(@plus,tmp.',floor(f_line(1:size(A,2)))); % all the rows for each coloumn
rows(rows<1) = 1; % make sure to not get out of range
rows(rows>size(A,1)) = size(A,1); % make sure to not get out of range
inds = sub2ind(size(A),rows,repmat(1:size(A,2),thick,1)); % convert to linear indecies
mA(inds) = 1; % add the interpolation to the mask
result = A.*mA; % apply the mask on A

thick=mode（总和（mA））；%线的mode厚度
tmp=（1:thick）-ceil（thick/2）；%用于扩展的辅助向量
rows=bsxfun（@plus，tmp.），floor（f_行（1:size（A，2）））；%每个列的所有行
行（rowsize（A，1））=大小（A，1）；%请确保不要超出范围
inds=sub2ind（大小（A），行，repmat（1：大小（A，2），粗，1））；%转换为线性索引
mA（inds）=1；%将插值添加到遮罩
结果=A.*mA；%将遮罩应用于

现在，

结果

如下所示：

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矩阵在图像中的任何位置都是非零的吗？矩阵在彩色区域中是非零的。除此之外，它的值为零。为什么要使用这么大的矩阵，它有这么多的条目而不添加任何内容？这条线有什么特性使它与图片的其他部分不同？不知道它的结构和属性您期望的信息似乎无法解决。该矩阵来自某些测量值。由于标准噪波的知识，其他条目为零。（我之前知道这些行和列是噪波值）。线条是移动车辆/物体的测量数据。正如我在问题中提到的，通过目视检查，人们可以很容易地猜测线条的值在20到45之间。但我不想硬编码，我只想删除其他背景值，如黄色值（不一定要精确，但要足够清晰，使线条可见）“通过目视检查”没有任何帮助，因为你想使用计算机。这条线总是一条直线吗？它总是有相同的厚度吗？它总是有相同的角度吗？它比图像的其他部分亮/暗吗？你如何区分它和其他噪音？@EBH和@fairr。这两个答案都非常有用。我用了一个梳子这两个答案的国家都实现了一条曲线的结果。并且很好地解释了这个概念。分位数方法被证明对曲线非常有用。

[y,x] = findpeaks(histcounts(A)); % find all the mode in the histogram of A
sorted_x = sortrows([x.' y.'],-2); % sort them by their hight in decendet order
mA = A<min(A(:))+sorted_x(2,1); % mask all values above the second mode
result = A.*mA; % apply the mask on A

[y1,x1] = find(mA,1); % find the first nonzero row 
[y2,x2] = find(mA,1,'last'); % find the last nonzero row
m = (y1-y2)/(x1-x2); % the line slope
n = y1-m*x1; % the intercept
f_line = @(x) m.*x+n; % the line function

thick = mode(sum(mA)); % mode thickness of the line
tmp = (1:thick)-ceil(thick/2); % helper vector for expanding
rows = bsxfun(@plus,tmp.',floor(f_line(1:size(A,2)))); % all the rows for each coloumn
rows(rows<1) = 1; % make sure to not get out of range
rows(rows>size(A,1)) = size(A,1); % make sure to not get out of range
inds = sub2ind(size(A),rows,repmat(1:size(A,2),thick,1)); % convert to linear indecies
mA(inds) = 1; % add the interpolation to the mask
result = A.*mA; % apply the mask on A