Перейти к содержимому
Compvision.ru
mrgloom

Проблемы при бинаризации.

Recommended Posts

Когда я провожу бинаризацию изображения, то бывает (в зависимости от выбранного порога и самого изображения) получаю либо разделение 1 целевого объекта на части , либо склеенные 2 и более целевых объектов.

Хотелось бы узнать какая задача проще соединить части 1 объекта или разделить 2 и более объектов, а так же методы решения.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
Когда я провожу бинаризацию изображения, то бывает (в зависимости от выбранного порога и самого изображения) получаю либо разделение 1 целевого объекта на части , либо склеенные 2 и более целевых объектов.

Хотелось бы узнать какая задача проще соединить части 1 объекта или разделить 2 и более объектов, а так же методы решения.

А что известно об, объекте?

Например: форма (варианты формы), размер, симметрия, периметр, цвет , .... и т.д.

Что касается сложности,я думаю это примерно равные задачи.

Может Вам пригодится ссылка: http://cmm.ensmp.fr/~beucher/wtshed.html#mark

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

А помогает подбор порога методом Оцу?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Задача бинаризации как то сильно пересекается с задачей сегментации и выделением контуров, т.е. не очень понятно где что кончается и где начинается.

Нашел adaptive local thresholding http://pacific.mpi-cbg.de/wiki/index.php/Auto_Local_Threshold , но тут стоит вопрос как выбирать размер окрестности точки? может существуют какие то более совершенные методы? (более автоматические, возможно, что то связанное с градиентом?)

Отцу все таки Global threshold и от этого дает хуже результат, а водораздел вроде как для другого используется, хотя я может ошибаюсь(и все равно там параметры надо подбирать или задавать начальные точки, то же самое что region growing)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Мне как-то надо было бинаризовывать текст перед его распознаванием. Локальный порог давал плохие результаты, глобальный, подобранный методом Оцу, тоже. Так я с помощью контуров искал текст, а после уже бинаризовывал только область с текстом. Порог подбирал методом Оцу именно внутри данной области.

Я к чему: всё зависит от задачи.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Ну я методом local thresholding получаю неплохие результаты, но не идеальные, притом что для конкретной картинки приходится подбирать параметры, для другой же картинки из этой же серии уже нужны несколько другие параметры.

т.е. хотелось бы использовать метод который выполняется максимально автоматически или который дает максимально хороший результат, вычислительная сложность не важна.

а контуры как искали? edge detection? разве нахождение контуров не тоже самое что найти объект? ведь достаточно залить этот контур, если он замнкнутый.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Интересует еще как у local thresholding выбирать размер маски(исходя из чего? размер объектов, сцена?) и форма маски.Может каким то специальным образом обходить объекты. используя еще какие то дополнительные критерии.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×