ग्रे-स्केल छवि

Question

प्रश्न

मेरे पास एक छवि अनुक्रम है जो गहराई से जानकारी का प्रतिनिधित्व करता है जिसे मैं साफ़ करना चाहता हूं। कुछ आउटलाइर्स (0-255 रेंज के लिए 25 से नीचे तीव्रता वाले मान) हैं जिन्हें मैं स्वीकार्य विकल्प से भरना चाहता हूं (उस विशिष्ट क्षेत्र में स्थानीयक औसत मान एक अच्छा अनुमान हो सकता है)।

क्या कोई ऐसा करने का एक आसान तरीका देख सकता है? मैंने नाइन के साथ अवांछित मानों को प्रतिस्थापित करने वाले औसत फ़िल्टर (10 का फ़िल्टर आकार) का उपयोग करने का प्रयास किया है, लेकिन इसने स्थिति को और खराब कर दिया है, जो उन्हें सामान्य औसत मूल्य के साथ प्रतिस्थापित करके बेहतर करता है।

पी.एस. किसी ने पहले ही मुझे सुझाव दिया है एक तेज तरंगिका पुनर्निर्माण उपयोग करने के लिए है, लेकिन मैं वास्तव में नहीं जानता कि जहां शुरू करने के लिए ...

लागू समाधान (अभी तक)

समाधान मैं (inpaint_nans के बारे में पढ़ने से पहले लागू किया सुझाव tmpearce द्वारा) है:

1. मूल छवि को डुप्लिकेट करें;
2. सामान्य औसत मान के साथ अमान्य पिक्सल भरना;
3. इसे धुंधला करने के लिए रे 10 की गोलाकार डिस्क का उपयोग करें;
4. क्या मैं बिंदु से 3.
5. रन आकार का एक मंझला फिल्टर 10.

img2 = img;          
img2(img < .005) = mean(img(:));     
H = fspecial('disk',10);       
img3 = imfilter(img2,H,'symmetric');    
img4 = img;          
img4(img < .3) = img3(img < .3);     
filterSize = 10;         
padopt = {'zeros','indexed','symmetric'};   
IMG = medfilt2(img4, [1 1]*filterSize, padopt{p}); 

Answer 1

मैं से inpaint_nans योगदान की सिफारिश मिल गया के साथ मूल छवि में अमान्य मान की जगह MATLAB File Exchange - शुरू करें जैसा आपने पहले से ही NaN के साथ आउटलाइनर्स को बदलकर किया है और वहां से जाने के लिए लिंक का उपयोग करें।

समारोह के विवरण से: गैर NaN तत्वों का उपयोग कर 2-डी सरणी में

अंतर्वेशन NaN तत्वों। भी extrapolate कर सकते हैं, क्योंकि यह डेटा के त्रिकोण का उपयोग नहीं करता है। Inpaint_nans इंटरपोलेशन, पर कई अलग-अलग दृष्टिकोण प्रदान करता है जो सटीकता बनाम गति और स्मृति की आवश्यकता में ट्रेडऑफ देते हैं। सभी वर्तमान में inpaint_nans में पाए गए विधियां स्पैस रैखिक बीजगणित और पीडीई विघटनकारी पर आधारित हैं। संक्षेप में, एक पीडीई होने वाली जानकारी के साथ संगत होने के लिए हल किया गया है।

पुन: प्रयोज्य कोड के लिए हुरेय!

Answer 2

roifill नामक फ़ंक्शन का उपयोग करें। आपको इसके साथ गड़बड़ करने की ज़रूरत है। मुझे imdilate का उपयोग करना पड़ा क्योंकि यह सीमा से अलग हो गया था।

कोड:

testimage = imread('BAPz5.png'); 
testimage = double(rgb2gray(testimage)); 
testimage_filt = roifill(testimage,imdilate(testimage<100,true(4))); 
figure(1); 
subplot(1,2,1); 
imshow(testimage,[]); 
subplot(1,2,2); 
imshow(testimage_filt,[]); 

आउटपुट:

Answer 3

पद उत्तर दिया जाता है लेकिन सिर्फ रिकार्ड के लिए, में [1], लेखक प्राकृतिक आकार की एक बुनियादी सिद्धांत पर आधारित, यानी, ऑब्जेक्ट्स दूसरी ऑर्डर चिकनीता का पालन करते हैं, वह एक इन-पेंटिंग विधि का सुझाव देते हैं जो कम-वर्ग भावना में वक्रता को कम करता है। वह code भी प्रदान करता है। सौभाग्य।

[1] Α Categoty लेवल 3-डी वस्तु डेटाबेस: kineckto कार्य लाना (ICCV)