MATLAB在图像处理中的应用

图像处理概念、算法和MATLAB

H-Maxima变换的小峰抑制

邮寄人史蒂夫·埃丁斯,

389次(过去30天 喜欢| 0评论
最后一次 ，我介绍了 区域最大值 .今天，我想添加一个使区域最大值更有用的概念：在识别区域最大值之前，抑制非常小的局部最大值，可能仅因噪声而存在，这些都不重要。这种“小峰值抑制”可以使用称为 h-maxima变换。 今天感兴趣的功能: imregionalmax , imhmax , imextendedmax , 伊敏 , 伊姆明 和 imextendedmin ．
让我们再次从定义 区域最大值 :具有常数值的像素连接组件 H ，其中与该连接组件相邻的每个像素的值都小于 H ．我想用一个一维的例子来详细说明。
y = peaksAndPlateaus;
x = 1:长度(y);
绘图（x，y）
轴([-5 105 0 120])
网格在…上
我将使用膨胀和侵蚀来识别高原上的曲线样本。
plateau_mask = (y = = imdilate (y) (1 1 1))) & (y = = imerode (y) (1 1 1)));
Plateau_mask = imdilate(Plateau_mask，[1 1 1]);
持有在…上
绘图（x（高原遮罩），y（高原遮罩），"*")
持有关
这里有一些放大的视图，展示了三种有趣的平台。
平铺布局（2,2）
奈克斯提尔
绘图（x，y）
持有在…上
绘图（x（高原遮罩），y（高原遮罩），"*")
持有关
轴（[0 40 60]）
网格在…上
52岁的文本(20“地区最大”，水平对齐=“中心”)
奈克斯提尔
绘图（x，y）
持有在…上
绘图（x（高原遮罩），y（高原遮罩），"*")
持有关
轴（[40 60 10 30]）
网格在…上
案文（47,14[“地区”“最低”), HorizontalAlignment =“中心”,．．.
VerticalAlignment =“顶级”)
文本(55岁,14日(“地区”“最低”), HorizontalAlignment =“中心”,．．.
VerticalAlignment =“顶级”)
案文（51,19[“区域”“最大”), HorizontalAlignment =“中心”,．．.
VerticalAlignment =“底部”)
奈克斯提尔
绘图（x，y）
持有在…上
绘图（x（高原遮罩），y（高原遮罩），"*")
持有关
轴（[58 69 40 95]）
网格在…上
案文（66,83，“高原”，水平对齐=“正确”)
文本(64、79、"不是区域的最大值" "不是区域的最小值"]，．．.
HorizontalAlignment =“左”VerticalAlignment =“顶级”)
正如我上次展示的，这个函数 imregionalmax 标识区域最大值的位置。这些可以是单个的样本或像素，也可以是平台。看一看:
reg_max_mask = imregionalmax (y);
tiledlayout (2)
奈克斯提尔
绘图（x，y）
轴([-5 105 0 120])
网格在…上
标题(“输入曲线”)
奈克斯提尔
情节(x, reg_max_mask)
轴（[-5105-0.051.05]）
网格在…上
标题(“imregionalmax输出”)
nexttile (2 [2])
绘图（x，y）
持有在…上
绘图（x（注册表最大值掩码），y（注册表最大值掩码），"*")
持有关
轴([-5 105 0 120])
网格在…上
标题(“地区maxima高原”)
我一直在试验的曲线是相对平滑的，高原是完全平坦的 imregionalmax 当输入有一点噪声时，它的用处就大打折扣了。这是因为噪声会在很多地方引入局部极小值 imregionalmax 即使是最微小的局部最大值，我们也可以尝试。如果我添加了非常小的噪音，你甚至无法在绘图中看到它：
rng (17)
= y + (0 * randn(size(y))));
clf
情节(x, yn)
轴([-5 105 0 120])
网格在…上
但是现在 imregionalmax 看起来完全不同。
reg_max_mask_n = imregionalmax (yn);
情节(x, yn)
持有在…上
绘图（x（寄存器最大值掩码）、yn（寄存器最大值掩码），"*")
持有关
轴([-5 105 0 120])
网格在…上
现在，只有广阔高原上分散的样本被确定为区域最大值，而小“肩”高原上的样本被标记为区域最大值，而之前没有。我们必须放大相当远的距离才能看到为什么会发生这种情况。
轴（[52049.850.1]）
轴（[62 67 79.9 80.2]）
您可以看到，添加的噪声在不同的地方引入了微小的局部极大值，这就是投掷 imregionalmax 从我们希望它做的事情中去掉气味。

imhmax

这是函数的位置 imhmax 发挥作用了。它计算的是 h-maxima 变换。这个操作本质上抑制了任何小于某个高度( H )。例如，我们只对局部或区域的高度大于5个单位的最大值感兴趣。我们通过调用 imhmax 这样地：
yn_h=imhmax（yn，5）；
情节(x, yn)
持有在…上
绘图（x，yn_h）
持有关
轴([-5 105 0 120])
网格在…上
传奇([原始“h-极大值变换”]）
在输出中 imhmax 其中，宽峰已被夷平，中间比周围高度仅为3的小峰也已被夷平，被淘汰。现在让我们来试一试 imregionalmax 一次。
reg_max_mask_n_h=imregionalmax（yn_h）；
情节(x, yn)
持有在…上
绘图（x（reg_max_mask_n_h），yn（reg_max_mask_n_h），"*")
持有关
轴([-5 105 0 120])
网格在…上
通过这种计算，我们只识别出明显高于周围的峰值，而这正是我们感兴趣的。请注意 h-maxima 变换将峰值展开一点，因此上面显示的结果是在每个宽平台的左右两侧拾取一点“肩部”。如有必要，我们可以做一些后处理来纠正这一点。
还有另一个函数， imextendedmax ，它简单地将h-极大值变换和区域极大值步骤组合成一个函数。如果你对minima感兴趣，你可以使用这些函数的倒置版本: 伊姆明 , 伊敏 和 imextendedmin ．
如果您在自己的工作中发现了这些函数的有趣用法，我很想听听，所以请留下评论。

效用函数

作用y=峰值和高原
f=@（x）最小值（最大值（1-abs（x/5），0），0.5）；
g1=@（x）100*f（（x-20）/5）；
x = (x-80)/5;
g3=@（x）30*f（（x-50）/3）；
g4=@（x）5*f（2*（x-50））；
G5 = @(x) 30*f((x-60));
g=@（x）g1（x）+g2（x）+g3（x）+g4（x）+g5（x）；
y=圆形（g（0:100））；
终止
|
  • 打印
  • 发送电子邮件

另见

评论

要留下评论，请点击在这里登录到您的MathWorks帐户或创建一个新帐户。