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[已解决] 求图像分割技巧

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图1为原始图片,图2为期望得到的结果,图3是二值化后的图片。用什么方法可以从实现从图1到图2的效果。

图1:原图片

图1:原图片

图2:期望实现的效果

图2:期望实现的效果

图3:二值处理

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发表于 2017-12-22 22:39:17 | 显示全部楼层 |此回复为最佳答案
看你的图,不如首先去噪,之后边缘检测去检测那两个直线
然后将检测到的直线延伸到图像的边界,这样就将图像分割为左中右三个区域了
两个线之间的区域填充0,其他区域填充1就可以了

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 楼主| 发表于 2017-12-26 21:01:00 | 显示全部楼层
本帖最后由 mimimao383 于 2017-12-26 21:10 编辑

clear all ;%这是关于边缘检测的实验,有效果但不理想。
clc
I=imread('001 (4)1.jpg');%读取图像
J1=rgb2gray(I);  %将RGB图像装换成灰度图像
J=wiener2(J1,[20 20]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波


BW1=edge(J,'prewitt',0.005);   %创建一个小矩阵和原图像的每个像素点及其邻域作乘积,然后与给定值进行比较,大者留,小者弃。其中再带阈值,也可设。
BW2=edge(J,'canny');    % Canny算子是目前最有效的边缘检测算子。BW = edge(I,'canny',thresh),thresh为指定阈值,注,不指定时默认为lowThresh=0.0375,highThresh=0.0938

BW3=edge(J,'sobel');   %Sobel只是Prewitt的一个扩展
BW4=edge(J,'roberts','both');   %一种古老的算子
BW5=edge(J,'log');      %基于拉普拉斯和高斯滤波的边缘检测算子,拉普拉斯算子计算过程实质为对f(x,y)求二次导,这对于强对比边缘来说具有更好的检测作用,但是无疑也对噪声更加敏感,因此在进行拉普拉斯运算之前先进行高斯滤波以平滑图像
BW6=edge(J,'zerocross');%过零检测



figure;imshow(J);

figure;imshow(BW1);
figure;imshow(BW2);
figure;imshow(BW3);
figure;imshow(BW4);
figure;imshow(BW5);
figure;imshow(BW6);
边缘检测结果:

1 prewitt.jpg
2 canny.jpg
3 sobel.jpg
4 roberts.jpg
5 log.jpg
6 zerocross.jpg

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 楼主| 发表于 2017-12-26 21:23:36 | 显示全部楼层
滤波消噪后进行边缘检测,所有的方法均不满意。其中仅prewitt算子有点模样。当我们无法告诉MATLAB我们想要的东西时,它就按它的规则处理所有像素,但这又不是我们想要的。

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发表于 2017-12-26 21:32:29 来自手机 | 显示全部楼层
图像增强,sobel边缘检测,二值化去掉噪点,hough检测直线

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 楼主| 发表于 2017-12-26 22:09:28 | 显示全部楼层
二值化去掉噪点是难点,这里的噪点无法定义。霍夫变换错乱。

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发表于 2017-12-26 22:10:59 来自手机 | 显示全部楼层
mimimao383 发表于 2017-12-26 22:09
二值化去掉噪点是难点,这里的噪点无法定义。霍夫变换错乱。

你的水平太差了

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 楼主| 发表于 2017-12-27 08:56:53 | 显示全部楼层
别看水平了,实在凹。请帮忙看看怎么办吧。

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发表于 2017-12-27 09:38:33 来自手机 | 显示全部楼层
mimimao383 发表于 2017-12-27 08:56
别看水平了,实在凹。请帮忙看看怎么办吧。

其实已经告诉你了,但是看起来除了找人替你,没辙了

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 楼主| 发表于 2017-12-27 09:55:23 | 显示全部楼层
请问老师,你能替我吗?都要什么条件?
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