基于matlab得图像感兴趣区域提取
对于图像感兴趣区域(ROI)的提取,一般从来两个方面着手解决:一是利用图像分割技术提取ROI;二是从人眼得视觉特征出发,通过模拟人眼得视觉特点,寻找特定得视觉敏感区域,并将这些视觉敏感区域排序作为ROI。
本文介绍差影法(对图像进行代数运算得一种不同的叫法)、交互式提取法、自动图像分割提取法。
差影法:本文主要用到图像减法,在进行图像处理时,对混合背景和前景的图像,人们往往对前景比较感兴趣,假设背景图像为b(x,y),前景背景混合图像为f(x,y),则去除了背景得图像为:a(x,y)=f(x,y)-b(x,y)
通过差影法提取图像感兴趣区域的实现过程如下:
(1)使用strel函数创建指定形状对应得结构元素,形状参数选择disk,根据背景复杂程度选择合适得圆盘半径。 background=imopen(I,strel(‘disk’,15));
(2)对原始图像和由strel函数创建得结构元素进行开运算,得到背景图像。
(3)使用imsubtract函数对原始图像和背景图像做减法运算,得到消除背景后得感兴趣区域。 I2=imsubtract(I,background);
注:实验图片得背景复杂度不同,圆盘半径参数选取不同。
优点:提取ROI对于背景简单得图像处理效果较好,处理速度快。
缺点:对于复杂背景得图像处理效果不太好,背景干扰不易去除,且不停的实验选取适合得圆盘半径,操作比较麻烦,不太适用于大量图片得感兴趣区域的提取。
发现使用这个方法得一个很好得例子:https://www.jb51.net/softjc/505297.html
交互式提取法:以用户为中心,实现用户与提取算法得交互,能得到比较好的提取效果。
通过交互式提取法提取ROI得实现过程如下:
(1)提取原图得R、G、B分量;
(2)使用ginput函数获得所选择点得坐标;
(3)使用line函数在两个相邻选择点连线,直到终点与起点重合,连成封闭区域;
(4)使用roipoly函数选择封闭折线围成得灰度图得多边形区域,背景部分为黑,区域内为白;
(5)将原图得RGB分量分别与roipoly所得到得多边形区域图像做点乘运算,并联结各分量归一化,得到去除背景保留感兴趣区域得图像。
优点:以用户为中心,让用户自己定义图像得感兴趣区域,不管边界复杂或简单,都可以人为精确选择感兴趣边缘,从而很好得提取出用户感兴趣得区域图像,即精度高。
缺点:依赖于用户得自定义操作,处理速度不高,交互式过程复杂,不易做到友好、自然、不适应大量图片得感兴趣区域提取。
很好得一个例子:https://www.ilovematlab.cn/thread-56748-1-1.html
自动图像分割提取法见下一篇博客。
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