你好，我正在尝试使用MatLab对包含4个物体的图像进行滤波处理。我的第一张图片有黑色背景和白色物体，所以很容易通过使用BW Label来找到这些大的白色区域并将它们从图片中分离出来。
然而，接下来的图片却有噪点。现在我的物体上有白色线条，并且它们实际上是相互连接的。在MatLab中如何过滤掉这些线条呢？那么盐和胡椒噪声呢？是否有MatLab函数可以实现这个功能呢？
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过滤噪声可以采用几种方法。典型的噪声过滤程序将是类似于阈值>中值滤波>模糊>阈值的过程。然而，关于噪声类型的信息对于正确的噪声过滤非常重要。例如，由于图像中有线条，可以尝试使用Hough transform来检测并排除它们（或houghlines）。另一种方法可以实现RANSAC。对于盐和胡椒噪声类型，应该使用medfilt2以捕捉噪声特征的适当窗口大小（例如3x3窗口将很好地处理1个像素大的噪声波动...）。
- bla
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如果您可以接受稍微扭曲一下对象，您可以使用带有一点对比度拉伸的闭合（形态）滤波器。您需要图像处理工具箱，但这是一般的想法。
- 模糊以消除线条，否则闭合滤波器将擦除您的对象。您可以使用fspecial创建高斯滤波器，然后使用imfilter应用它
- 使用比噪声大但比对象小的掩码（我在示例中使用了3x3菱形）使用imclose对图像进行闭合滤波。
- 使用im2bw对图像进行阈值处理，使每个像素都变成纯黑色或纯白色
我附上了一个我为学校项目做的示例。在我的情况下，背景是白色的，对象是黑色的，我在腐蚀和膨胀之间拉伸了一下。您实际上看不到腐蚀后的灰色，但它确实存在（因此需要阈值处理）。
当然，您也可以直接进行闭合（腐蚀后跟随膨胀），然后进行阈值处理。请注意，此过滤会扭曲对象。
通常情况下，盐和胡椒噪声可以通过移动平均滤波器进行清除，但这会使图像变为灰度。对于我的项目，我需要纯黑白图像（用于BW标签），形态学滤波器非常适合完全消除噪声。
- tazer84
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