2016-06-18 3 views
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의 모양을 잃지 않고, 흰색 영역에서 노이즈를 제거하면 이미지의 :어떻게 흰색 영역 여기

enter image description here

나는 흰색의 모양을 잃지 않고 흰색 지역 내에서 노이즈를 제거하려면 부위. 나는 팽창을 시도했지만 흰 영역의 모양에 영향을 미칩니다. 나는 또한 팽창과 그에 뒤 따르는 침식을 시도했습니다. 그리고 그것은 똑같은 문제입니다. 백색 영역의 모양이 영향을받습니다.

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당신은 그냥 흰색을 작성하여 흰색 영역의 윤곽을 찾을 에지 검출 알고리즘의 일종을 사용하려고 할 수 있습니다. 이미지에 경계 근처에 검은 노이즈가있는 것처럼 보이므로이 영역에서 노이즈를 본질적으로 구분하기가 더 어려워 질 것입니다. – BrenBarn

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흥미 롭습니다. 나는 그것을 한 번 줄 것이다! Laplacian은 가장자리를 잘 감지 할 것입니다. – Metal

답변

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검은 색 영역이 실제로 나타나는 것처럼 깨끗한 경우 검은 색 영역을 선택하는 것이 좋습니다. 홍수 채우기 및 흰색 반대 설정으로.

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"노이즈"로 간주되는 것에 대한 질문이 명확하지 않습니다. 타원 내부의 어두운 것들은 나에게 순수한 소음처럼 보이지 않습니다.

어쨌든 :

테두리 가장자리를 유지한다고 언급했습니다. 가장자리를 유지하면서 이미지에서 충격적인 노이즈를 제거하기위한 이동 필터는 중간 필터입니다. 가 여기에 비정상적으로 많은 필터 크기 인 이미지

from matplotlib import pyplot as plt 
from skimage.io import imread 
from scipy.ndimage.filters import median_filter 
img = imread("your-image.jpg") 
filtered = median_filter(img, size=20) 
plt.figure() 
plt.imshow(img) 
plt.figure() 
plt.imshow(filtered) 
plt.show() 

(20)이 작업을 수행 (및 실행을 잠시 소요) 일부 파이썬의, 당신의 이미지에 미치는 영향을 과장하기 위하여 그것을 선택했다. 작은 반점이 제거되고 극한 값 (검정 또는 흰색)이 회색으로 바뀝니다. 선명한 가장자리가 유지됩니다. 이 작업 후에도 여전히 많은 흰색이 아닌 물건들이 남아 있습니다.

image after a 20x20 median filter