基于位置的图像中的对象分割（在Matlab中）

我一直在研究图像分割问题，似乎无法为我最近的问题得到一个好主意。基于位置的图像中的对象分割（在Matlab中）

这是我的时刻：（这只是一个普通的例子）

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是否有一个强大的算法为不属于该组的，可以自动丢弃右方其他四个方块（我知道应该总是堆叠在一起）或多或少堆叠在一起？

它有时可能是这样的情况，其中一个堆叠的盒子没有找到，所以有一个间隙或伪造盒子在左侧。

非常感谢您的输入。

来源

2013-09-25 lordylike

你知道堆叠盒的偏差是什么吗？什么“或多或少的意思”？你有多个图像，以便你可以派生一些统计数据或类似的？ – kkuilla

偏差我不知道数字，但如果以前的算法是应该的，那么这些方框至少需要重叠3/4。我有5个不同质量的图像，这也导致了我的其他问题。有时候堆栈中有多个盒子没有找到（总是只有一个“真正的”堆栈），这又导致盒子不像前面提到的那样重叠。只是为了澄清，理论上可能有两个或更多的假箱子，尽管这是不可能的。 – lordylike

如果你有制作喜欢你的榜样BW图像的方式：然后

s = regionprops(BW, 'centroid'); 
centroids = cat(1, s.Centroid);

xpos = centroids(:,1);应该是盒子的x位置。

从这里您可以选择多种方式，具体取决于您是否总是只有一个分离框和一组分组框。对于“一个假的盒子远，休息紧密靠在一起”的情况下（从MATLAB远，所以这是未选中），你甚至可以做的简单的东西：

d = abs(xpos-median(xpos)); 
bogusbox = centroids(d==max(d),:); 
imshow(BW); 
hold on; 
plot(bogusbox(1),bogusbox(2),'r*');

制作东西是稳健为您的实际使用情况，其我假设不包括整洁的盒子是另一回事;正如评论中所建议的那样，您需要一些关于您的好盒子的定位是多么接近的概念，以及如何分离伪盒子。

例如，可以使用其他regionprops测量，如'BoundingBox'或'Extrema'并定义某种盒子沿x相对多少重叠以彼此的测量，然后使用该（这可以由即使工作组图像中有多个堆栈）。

来源

2013-09-25 15:45:38 nkjt

谢谢，我会尽快尝试。我已经有了通过边界框计算的框的质心听起来很可能。我会让你知道它是如何工作的。 – lordylike

谢谢，我刚刚检查。这似乎适用于一个假箱子。我会稍微调整它来考虑多个盒子，但这应该很容易。 – lordylike

基于位置的图像中的对象分割（在Matlab中）

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