如何提高我的图像质量？

Question

我有一张三相图像，我使用自动阈值分割（multithresh）和'imquantize'函数进行了分割。在没有任何过滤操作的情况下，图像中有很多空洞。然而，当我使用中值滤波器时，这些空洞会减少，尽管过滤后仍然有相当多的空洞。

从这个点应用“imfill”函数会导致过度填充，如下图所示的红色圆圈部分。 代码如下：

%# Read in image
I = imread(‘original_image.jpg');
figure, imshow(I),axis off, title('Original Image');

%# Filter image
I = medfilt2(I);
% figure, imshow(I), title('Median-filtered image')

%# Segment image
thresh  = multithresh(I, 2);
BW      = imquantize(I, thresh);    
figure, imshow(BW,[]),axis off, title('Segmented Image'); 

%# Fill holes
BW2     = imfill(BW,'holes');    
figure, imshow(BW2, []); title('Filled holes image');

我在想是否有更好的方法来处理这种情况。你认为使用'multithresh'和'imquantize'函数对分割足够好吗？分水岭可以做得更好，甚至在这里是必要的吗？

总体而言，请问我该如何提高输出图像的质量？

我之所以问这个问题是因为如果你缩放原始图像的'imshow'，你会发现大部分黑色相位与实心（白色相位）接触。然而，自动分割并没有准确捕捉到这一点，因为分割图像周围有中间（灰色）相位的环。我该如何处理这个问题？

非常感谢您预期的帮助/建议。

- User2201

Answer 1

无论你的方法是否好，都很大程度上取决于你想在这里达成什么目标。例如，边界需要多光滑？

至于你的具体问题：你的量化图像有三个级别，0（黑色），1（灰色）和2（白色）。你似乎希望关闭灰色区域中的小黑洞。为此，只需创建一个仅包含灰色像素的单独二进制图像，然后将其合并回多级图像中（如果可以，请保持一致，不要称之为BW，因为Matlab文档在所有二进制图像中都使用了它，并且你应该保持一致）。

% pull out the gray "channel"
grayPixels = BW==1; % will have ones everywhere there's gray, and 0 otherwise

% to close holes up to a maximum size, invert the image (holes become islands) 
% and eliminate small islands with bwareaopen
invGray = ~grayPixels;
invGray = bwareaopen(invGray,100); % closes holes up to 100pix size - adjust
grayPixels = ~invGray; % imshow to view result

% merge gray channel back in. Note we want black->gray, 
% but we don't want white->gray. 
% Since black/gray/white are 0/1/2, if we take the maximum of the gray 
% (which is 0/1) and your "BW" (which is 0/1/2), we replace 0 in BW with 1 
% wherever we have closed a hole

BW = max(BW,double(grayPixels);
imshow(BW,[]);

同样地，您可以在“黑色”通道上运行bwareaopen来消除这里那里的白点。

同样地，您可以从BW中提取“白色”通道以进行大球状颗粒的分水岭操作，如果您想要的是白色颗粒，您很可能会得到一个相当不错的结果。

---

如果您想让白色颗粒周围的细灰色边框消失，您可以尝试形态学开运算。基本上，您通过几个像素收缩灰色区域（腐蚀），然后再通过几个像素重新扩张它（膨胀）。细灰线将完全消失，因此没有任何东西可以从中重新生长。

% take the gray "channel" again (after closing the small holes)
grayPixels = BW == 1;
grayPixelsOpened = imopen(grayPixels,strel('disk',3)); % play with the radius 3 to get the desired result

% everything that used to be gray and is no longer so needs to be turned black 
% in the original image
BW(grayPixels~=grayPixelsOpened) = 0;

由于灰色相的半影不再那么清晰，因此会有一些权衡。如果需要，您可以通过后续打开黑色通道来进行一定程度的恢复。

- Jonas

---

感谢您的回复和建议。即使我调整像素大小，结果似乎并没有变化太大。然而，我刚刚从后续分析中意识到主要问题在于分割的准确性（请参见我的问题倒数第二行前面的最后一段）。有关此事的任何建议吗？谢谢。 - User2201

@User2201：我提出了去除灰色边框的建议。另外，当你说用孔填充后结果没有太大变化时，是指你最终的分析结果没有变化，还是说孔没有被填充？ - Jonas

谢谢@Jonas。我感兴趣的是半月形以及三个相接触点。1英寸的磁盘尺寸似乎比2英寸或更大的更好。然而，与原始曲率相比，大多数部分的细节不够精细。还有什么其他建议吗？结构元素的类型怎么样？至于填补孔洞，我的意思是孔洞没有被填补。 - User2201

奇怪的是这些孔没有被填充。但由于我无法访问该图像，所以我对此无能为力。无论如何，由于边缘最重要，您可能希望直接处理它们，例如您可以运行Canny边缘检测器（当然在过滤后的图像上 - 可能需要考虑将中值滤波窗口增加到5x5或7x7，或使用各向异性扩散滤波），或在梯度图像上自己进行检测。 - Jonas

嗨，乔纳斯！非常抱歉我离开了这么长时间。因为压力巨大，所以我必须专注于主要的代码本身。我想我可能通过微调你的方法来解决问题。再次感谢你。现在我想找到一种方法来平滑图像的边缘。我会发一个新帖子，并发布我使用的代码。尽管如此，我仍然喜欢你的代码，因为它激励了我去尝试。再次感谢！ - User2201