如何檢測與其鄰居完全不同的點

Question

我正在做一些圖像處理，並且試圖跟蹤類似於以下圈出的點，這是一個非常暗的點，直徑爲幾個像素，與所有相鄰點像素點亮。我確信有爲此設計的算法和方法，但我只是不知道它們是什麼。我不認爲邊緣檢測會起作用，因爲我只想要小點。我已經讀了一些關於形態操作符的信息，這些可能是一種合適的方法嗎？

感謝

Answer 1

我個人喜歡這個corner detection algorithms手冊。

此外，您還可以通過利用隔離像素是這樣的像素，通過其強度在每個方向劇烈變化的想法來鍛鍊天真的角點檢測算法。這只是一個開始的想法，從更進一步的算法開始。

Answer 2

循環在你的映像中的每個像素。當你考慮一個像素時，將其標記爲「已使用」（將其更改爲某個標記值，或將此數據保存在與圖像平行的單獨陣列中）。

當你遇到一個暗像素時，在其上執行一個flood-fill，將所有這些像素標記爲「已用」，並跟蹤填充了多少像素。在填充填充期間，確保像素你正在考慮的不是黑暗，它是足夠光明的。

在填充洪水之後，您將知道填充的黑暗區域的大小以及填充邊界是否僅爲明亮像素。現在，繼續原始循環，跳過「已用」像素。

Answer 3

你確定你不想做類似邊緣檢測的方法嗎？看起來像是將當前像素與鄰域像素的平均值進行比較就可以實現。 （我會評估各種社區規模肯定。）

Answer 4

它已經幾年了，因爲我做任何圖像處理。但我可能會先轉換爲二進制表示。它似乎並不像你對灰色中間值過度興趣，只是非常黑暗/非常亮的區域，所以擺脫所有的灰色。在這一點上，各種形態操作可以突出你感興趣的點。打開和關閉操作非常容易實現，並且可以產生相當不錯的結果，除了感興趣的點外，您還可以在任何地方使用黑色字段。

Answer 5

某種中值濾波怎麼樣？從像素周圍的3 * 3網格（或其他合適的大小）採樣值，並將像素值設置爲這9個像素的中值。

然後如果大多數鄰居都亮的像素越亮等

編輯：經過一番思考，我意識到這將不會檢測離羣值，它會刪除它們。所以這不是原創海報問的解決方案。

Answer 6

我能想到的這些方法可能與一些參數的調整工作：

• 自適應閾值
• Morphological operations
• Corner detection

Answer 7

實際上，我會建議簡單的模板如果您的所有功能的尺寸大致相同，則爲此匹配。

只需複製粘貼一個（或幾個功能）的像素以創建少量模板，然後使用規範化交叉相關或OpenCV在其模板匹配例程中提供的任何其他分數來查找類似區域。在結果中，檢測響應的所有最大峯值（OpenCV也有此功能），這些都是您的要素座標。

Answer 8

您是否嘗試過使用cvContours提取連接的組件？首先對圖像進行閾值處理（使用Otsu的方法），然後提取每個輪廓。由於你想跟蹤的景點（從我看到的圖像中看）與鄰域有點隔離，因此它們會有一些獨立的輪廓。現在，如果我們計算每個輪廓的邊界矩形區域並過濾出較大的區域，我們只剩下與黑暗鄰居分離的小點。如之前所建議的，在輪廓分離之前進行一些形態修補應該會產生良好的結果。

Answer 9

模糊（3x3）您的圖像的副本，然後區別您的原始圖像。具有最高值的像素是與其鄰居差異最大的像素。這可以用作邊緣檢測算法，但點像超邊緣，因此將閾值設置得更高。

what a single off pixel looks like: 
(assume surrounding pixels are all 1) 

original blurred   diff 
1,1,1  8/9,8/9,8/9  1/9,1/9,1/9 
1,0,1  8/9,8/9,8/9  1/9,8/9,1/9 
1,1,1  8/9,8/9,8/9  1/9,1/9,1/9 


what an edge looks like: 
(assume surrounding pixels are the same as their closest neighbor) 

original blurred   diff 
1,0,0  6/9,3/9,0/9  3/9,3/9,0/9 
1,0,0  6/9,3/9,0/9  3/9,3/9,0/9 
1,0,0  6/9,3/9,0/9  3/9,3/9,0/9