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不同材质的图像分割问题
嗨，简历/模式识别社区， 关于图像的分割，我遇到了一个严重的问题。场景是炉子里的气氛，使我发疯。而且我需要在短时间内（<10秒）而不是仅在一种特殊情况下检测不同材料（玻璃，陶瓷，Al，Ir ...）的物体轮廓。我还需要代码的连续像素行中的轮廓。因此，还需要使用链代码或所谓的边界/轮廓跟随，因此开孔不好。在背景中会不时出现非线性噪声，大约是灰尘，颗粒或其他一些东西。 欢迎使用Matlab或OpenCV建议。 为了更加清楚，我发布了目标的另一个图像和一个半透明的对象，还需要对其进行检测。还需要注意其他示例。 正如您在图像＃1中看到的那样，图像的右侧部分和恒星的外轮廓附近（即物体）存在粒子。而且总体对比度不是很好。对象本身位于地下，与轮廓检测无关。图像＃2显示了半透明的物体，这也是可能的。 我想找到该物体的轮廓/周长，就像在下一个屏幕（红线）上一样。两个矩形（黄色）标记了起点（左侧）和终点（右侧）。蓝线是可忽略的。 起初我以为我可以只用过滤器解决那种肮脏的气氛。但是经过大量的投入时间，我才意识到，为了提高前景和背景的对比度，我必须大幅度消除或减少噪音。我尝试了很多方法，例如直方图均衡，自适应Otsu均衡，线性滤波器（例如高斯），非线性滤波器（中值，扩散），活动轮廓，k均值，Fuzzy-c-means以及纯Canny边缘检测结合形态运算符。 坎尼：粒子和大气正在造成孔洞，但是我需要物体的完整轮廓。仍然以形态算子的闭合，扩张还不够好。由于滞后作用，Canny仍然是我研究过的所有方法中最好的结果。 活动轮廓线：它们也可以在边缘/渐变上工作，在对象内部初始化后它们的行为完全疯狂，这可能是由于边缘贴图导致“开放”对象引起的。据我所知，轮廓必须闭合。尝试了不同的衍生产品（GVF / VFC /经典蛇）。 k均值：由于有雾的背景，结果包括炉内气氛。对于模糊C均值也是如此。由于将对象与背景分离，我选择了两个群集。簇越多，结果越弱。 直方图/ Otsu：由于灰度强度非常接近（恕我直言！），它会将对象与背景合并。尝试使用本地和全局方法。 滤镜：尤其是GLPF或其他LPF会弄脏边缘，效果不是很好，甚至不会减少有雾的气氛。 非线性滤镜保留边缘。它们中的大多数都花很长时间计算大图像。现在使用快速双边过滤器。结果见下文。 因此，没有一种方法足以满足后处理步骤的需要，因为对象段的获得结果与现有算法的竞争性较差。该现有算法非常本地化，因此适用于这种非常特殊的情况。 所以我问你，如果我完全错过了什么...我不知道如何加工以及如何获得良好的轮廓结果而又没有间隙或孔。 CCD和物理环境？提前致谢！ 到目前为止的最后一种方法（经过一整夜的MO实验）： 双边过滤器（保留边缘，但平滑均匀区域） Canny（Sigma = 2，Threshold = [0.04 0.08]） 形态运算（MO）： bwareopenclosing， remove和bridge bwlabel仅选择轮廓的周长，以消除不必要的噪音。尚无更新的屏幕截图，但适用于明星。玻璃杯有一个与外部轮廓相连的内部轮廓，也可以在下面的屏幕截图中看到。 因此，恐怕我需要一种特殊的算法来遍历外部轮廓。这将是对邻居的一些顺时针/逆时针查找。如果存在拐角，则可以切换顺时针/逆时针的步骤。如果有间隙，请增加半径并再次查看。如果存在以下两个或两个以上的观点，请选择与前一个观点相同的观点。您认为轮廓跟随算法有意义吗？