尝试在一些棘手的图像上做一些奇特的边缘检测，到目前为止，我所尝试的一切似乎都做得不好。
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我有一个3d卷，我可以把这个文件提供给任何有兴趣的人(大约400mb)....它看起来像这样，当显示在3d查看器和阈值
．．我需要在这个体积上做一些奇特的边缘检测，以确定你可以看到的平板的“壁厚”(注意它的缺陷洞)……
这张图片显示了双排缺陷的体积切片:
你可以看到最上面的5个缺陷(可能只能看到4个)，延伸到墙壁的大部分，然后越来越少。每组缺陷的直径减小，但穿壁深度不变。我需要一个算法来选择壁厚。它具有挑战性，因为更窄的特征边缘的“出血”意味着任何一种阈值算法都是失败的。我在想一定有个聪明的办法?也许是某种神经网络技术或者是我专业知识之外的东西....
我设计了一个算法，你可以看到它落在这里:
这种技术采用一个横跨图像的线数据集，然后分析峰值，并查看峰值宽度，以确定壁厚。
右手边的红线代表我的壁厚，你可以看到，例如，在顶部设置缺陷延伸穿过壁的厚度由于阈值而逐渐变小，然后在随后的设置中，它几乎没有选择缺陷。
愿意接受任何建议。理想情况下，我想让我一个不错的功能，我可以调用3d体积，它会自动分析它。我也不想去摆弄大量的阈值来让它工作，它需要自动调整到场景。
此外，我不期望能够准确地大小所有的缺陷，但它将是很好的得到大多数他们。
我已经尝试了edge()函数的每一个组合，但它似乎不太适合。非常感谢任何帮助或启发。
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