MATLAB 中的轮廓检测

Question

MATLAB 中的轮廓检测

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我正在尝试理解这段代码：

d=edge(d,'canny',.6);
figure,
imshow(d,[])

ds = bwareaopen(d,40);
figure,
imshow(ds,[])

iout = d1;
BW=ds;

iout(:,:,1) = iout;
iout(:,:,2) = iout(:,:,1);
iout(:,:,3) = iout(:,:,1);
iout(:,:,2) = min(iout(:,:,2) + BW, 1.0);
iout(:,:,3) = min(iout(:,:,3) + BW, 1.0);

我理解到d是图像，应用了Canny边缘检测算法并且忽略了40个像素。这张图片是灰度的，并且轮廓被添加到了图片中。

请问下面的代码是什么原理/算法？我对代码中的轮廓检测部分感到困惑。

- user1234

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- gnovice · Accepted Answer

假设变量d1存储的是双精度表示（介于0和1之间的值）的灰度强度图像，最后5行将把该灰度图像转换为一个3D RGB图像 iout，它看起来与原始灰度图像相同，只是轮廓以青色叠加在图像上。

以下是一个示例，使用MATLAB 图像处理工具箱中包含的图像'cameraman.tif'：

d1 = double(imread('cameraman.tif'))./255;  % Load the image, scale from 0 to 1
subplot(2, 2, 1); imshow(d1); title('d1');  % Plot the original image
d = edge(d1, 'canny', .6);                  % Perform Canny edge detection
subplot(2, 2, 2); imshow(d); title('d');    % Plot the edges
ds = bwareaopen(d, 40);                     % Remove small edge objects
subplot(2, 2, 3); imshow(ds); title('ds');  % Plot the remaining edges
iout = d1;
BW = ds;
iout(:, :, 1) = iout;                           % Initialize red color plane
iout(:, :, 2) = iout(:, :, 1);                  % Initialize green color plane
iout(:, :, 3) = iout(:, :, 1);                  % Initialize blue color plane
iout(:, :, 2) = min(iout(:, :, 2) + BW, 1.0);   % Add edges to green color plane
iout(:, :, 3) = min(iout(:, :, 3) + BW, 1.0);   % Add edges to blue color plane
subplot(2, 2, 4); imshow(iout); title('iout');  % Plot the resulting image

这是上面代码创建的图形：

enter image description here

它是如何工作的...

图像iout的创建与边缘检测算法无关。它只是一种简单的方法，用于显示之前步骤中找到的边缘。2-D灰度强度图像无法显示颜色，因此，如果要向图像添加彩色轮廓线，必须首先将其转换为可以显示颜色的格式：索引图像（在我的经验中稍微难以处理）或3-D RGB图像（第三个维度表示每个像素的红色、绿色和蓝色颜色分量）。

在第三个维度中将灰度图像复制3次，我们得到一个3-D RGB图像，最初仍然包含灰色颜色（每个像素的红、绿、蓝颜色成分相等）。但是，通过修改每个颜色平面的某些像素，我们可以为图像添加颜色。通过将逻辑边缘掩码BW（边缘出现的地方为1，其他地方为0）添加到绿色和蓝色颜色平面上，那些发现轮廓的像素将呈现青色。函数min的调用确保添加图像的结果永远不会导致像素颜色值超过值1.0，这是双精度3-D RGB图像的最大值。

还应该注意到，创建3-D RGB图像的代码可以简化为以下内容：

iout = d1;
iout(:, :, 2) = min(d1+ds, 1.0);
iout(:, :, 3) = min(d1+ds, 1.0);