分析图像

课代表这次面对的图像是这样，要定位的是白色箭头指向的两个小亮斑。所有数据都是类似的大光斑旁边一个小光……好家伙，这个小的也太小了。

简单观察，推测直接用灰度图二值化，很大可能小的会被吃掉。
在红色分量里，应该也很难分辨，所以试一试其他通道

开整

观察三通道

im = imread('test.jpg');
% 三通道
R = im(:,:,1);
G = im(:,:,2);
B = im(:,:,3);figure
subplot(221),imshow(im)
subplot(222),imshow(R)
subplot(223),imshow(G)
subplot(224),imshow(B)

结果如下，

仔细观察：红色分量大小光斑难分离；绿色分量中，大小光斑亮度相差大；蓝色分量，整个图偏暗，但两个光斑的中心直接就有了，且灰度相近。

我们进一步做二值化

% 先归一化
R = mat2gray(R);
G = mat2gray(G);
B = mat2gray(B);
% 二值化
bwR = R>0.5; % 小光比大光暗很多
bwG = G>0.3; % 小光太暗了，
bwB = B>0.9; % 两光斑亮度相近，且明显高于背景figure,
subplot(231),imshow(R),title('归一化R')
subplot(232),imshow(G),title('归一化G')
subplot(233),imshow(B),title('归一化B')
subplot(234),imshow(bwR),title('二值R')
subplot(235),imshow(bwG),title('二值G')
subplot(236),imshow(bwB),title('二值B')

结果如下，观察

由于红色分量中小光比大光暗很多，为了包含小光调低阈值，使得大光斑巨大；
绿色分量中小光无敌暗，与图像右边的不明亮块差不多，调了很久才刚好能分辨开，因此直接放弃使用这个通道。

在蓝色分量中，两光斑（中心）都呈高亮，且异于背景，就它了。
对于这种物理光，我们使用高斯法求光斑中心

% 为了提高精度，我们进行膨胀，获取更多的信息
mask = imdilate(bwB,strel('disk',3));
% 高斯中心法
coor = gausscenter(im,mask); % 看上面参考文献figure,imshow(im),hold on
plot(coor(:,2),coor(:,1),'b+','MarkerSize',5)
plot(coor(:,2),coor(:,1),'bo','MarkerSize',5) % 求光斑距离
dis = norm(coor(1,:)-coor(2,:));
disp(dis)

塔哒

其他

课代表狂喜

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