从灰度图像中去除异常值

Question

问题

我有一个表示深度信息的图像序列，我想要清理一下。 其中有一些异常值（强度低于25，范围为0-255），我希望用可接受的替代方法来填充它们（在该特定区域局部平均值可能是一个好猜测）。

有人知道简单的方法吗？我尝试使用中值滤波器（滤波器大小为10），将不需要的值替换为NaN，但情况变得更糟了，而用通用平均值替换它们可以改善情况。

P.S. 有人已经建议我使用快速小波重构，但我不知道从哪里开始......

已实现的解决方案（到目前为止）

我实现的解决方案（在阅读tmpearce建议的inpaint_nans之前）是：

1. 复制原始图像；
2. 使用通用平均值填充无效像素；
3. 使用半径为10的圆形磁盘进行模糊处理；
4. 将原始图像中的无效值替换为第3步得到的值。
5. 运行大小为10的中值滤波器。

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});

- Atcold

Answer 1

我推荐从MATLAB文件交换中获取inpaint_nans贡献 - 像你已经做的一样，用NaN替换异常值，并使用链接进行下一步操作。

从函数描述中可以得知：

用非NaN元素插值2-d数组中的NaN元素。也可以外推，因为它不使用数据的三角剖分。inpaint_nans提供了几种不同的插值方法，这些方法在精度与速度和所需内存之间进行权衡。目前在inpaint_nans中找到的所有方法都是基于稀疏线性代数和PDE离散化的。本质上，PDE被解决以与提供的信息一致。

代码可重复使用，太棒了！

- tmpearce

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完全同意，只是晚了20秒。+1 - bla

Answer 2

使用名为 roifill 的函数。您需要对其进行一些处理。我不得不使用 imdilate，因为它会从边界插值。

代码：

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,[]);

输出:

- JustinBlaber

Answer 3

这篇文章已经有答案了，但是为了记录，在[1]中，作者基于自然形态的基本原理，即物体遵循二阶平滑性，建议使用最小化曲率的修补方法来修复图像。他还提供了code。祝好运。

[1] 一个类别级别的三维对象数据库：把kineckto投入工作（ICCV）

- Darkmoor

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请注意，仅链接答案不被鼓励，SO答案应该是寻找解决方案的终点（而不是另一个参考站点，这些站点往往会随着时间的推移而变得陈旧）。请考虑在此处添加一个独立的摘要，将链接作为参考。 - kleopatra

这太棒了！感谢 Darkmoor 的提醒！总是很高兴能得到另一个人的意见，并有论据支持！ - Atcold