Matlab 噪声图像中小斑点的检测技术

我正试图编写一个程序，使用计算机视觉技术来检测（和跟踪）非常嘈杂的图像流中的微小斑点。图像流来自双X射线成像设置，该设置输出左视图和右视图（由于准直不同，因此大小不同）。我的数据有两种类型：一组图像没有太大的噪声，我只是用它来尝试不同的技术，另一组噪声更大，这就是最后需要检测的地方。图像流的频率为60 Hz。这是来自X射线成像仪的原始图像示例：

这里是一些裁剪出来的感兴趣区域的样本。需要检测的斑点是图像中心附近的小黑点

起初，我在OpenCV中使用了一种简单的轮廓/斑点检测技术，这并没有太大帮助。最后，我转向了一些技术，比如使用形态学算子“打开”图像，然后执行拉普拉斯高斯斑点检测来检测感兴趣的区域。对于低噪声版本的图像，这给了我更好的结果，但对于高噪声版本，这就失败了：给了我太多的误报。这是一个低噪声图像的结果（请注意，输入图像是反转的）

我目前在MATLAB中基于日志的方法的代码如下所示：

while ~isDone(videoReader)
    frame = step(videoReader);
    roi_frame = imcrop(frame, [660 410 120 110]);

    I_roi = rgb2gray(roi_frame);
    I_roi = imcomplement(I_roi);
    I_roi = wiener2(I_roi, [5 5]);
    background = imopen(I_roi,strel('disk',3));

    I2 = imadjust(I_roi - background);
    K = imgaussfilt(I2, 5);
    level = graythresh(K);
    bw = im2bw(I2);

    sigma = 3;    
    % Filter image with LoG
    I = double(bw);
    h = fspecial('log',sigma*30,sigma);
    Ifilt = -imfilter(I,h);

    % Threshold for points of interest
    Ifilt(Ifilt < 0.001) = 0;
    % Dilate to obtain local maxima
    Idil = imdilate(Ifilt,strel('disk',50));

    % This is the final image
    P = (Ifilt == Idil) .* Ifilt;

while~isDone（视频阅读器）
帧=步进（视频阅读器）；
roi_frame=imcrop（frame[660 410 120 110]）；
I_roi=rgb2gray（roi_帧）；
I_roi=imcomplete（I_roi）；
I_-roi=wiener2（I_-roi[5]）；
背景=iOpen（I_roi，strel（'disk'，3））；
I2=imadjust（I_roi-背景）；
K=imgaussfilt（I2，5）；
级别=灰度阈值（K）；
bw=im2bw（I2）；
西格玛=3；
%使用日志过滤图像
I=双倍（bw）；
h=f特殊（'log'，西格玛*30，西格玛）；
Ifilt=-imfilter（I，h）；
%兴趣点的阈值
Ifilt（Ifilt<0.001）=0；
%扩张以获得局部极大值
Idil=扩张（Ifilt，strel（'disk'，50））；
%这是最终的图像
P=（Ifilt==Idil）。*Ifilt；

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有什么方法可以改进我目前的检测技术，使其适用于背景噪声较大的图像？还是有更适合这种图像的技术

我将采取的方法：

-平均背景减法

-积极的高斯平滑（，在我的头顶上，我想你想要sigma大约是你物体最小横截面的一半，但你可能想要摆弄它）基本上目标是在不完全丢失目标物体（基于形状和大小）的情况下尽可能模糊噪声

-边缘检测。如果可能的话，尽量针对对象（基本上，在高斯平滑后观察对象的边缘，并将边缘检测设置为查找宽度和对比度偏移）

-可以考虑在这里运行关闭操作。< /P> -根据大小和形状搜索整个图像中的孤岛（全封闭区域）过滤器

我有一种预感，尽管信噪比非常低，但你的噪声粒度有望大大小于你的对象大小。（如果你的噪音与你的物体具有相同的对比度和大致相同的大小，那么你就沉沦了，需要重新评估你的获得）

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另一个注意事项是基于您的速度需求。通过了解最后的已知位置和局部搜索，以及了解新目标可以从何处进入图像，可以节省大量的处理成本。

相机和场景是否静止，只有斑点在移动？斑点移动的速度有多快，帧速率是多少？为什么图像的大小都不同？由于您的图像是流的一部分，我认为您需要利用它来减少噪音。根据帧速率，我会考虑将帧的最后几秒钟的移动平均值作为基准和最后2-4帧的平均值，然后进行差分，以便消除噪声。如果不了解更多有关设置的信息，很难说。这可能是有用的。。。您可能希望使用更稳健的跟踪方法，例如，您的“目标对象”的大小、形状和/或反射率是否一致？（可变性是什么）您是否也可以发布一张没有任何对象的图片（如果有）？