阈值来区分的小功能在嘈杂的数据

Question

我想知道什么类型的门槛将用于与充分扩散比较区分是非常小的特征（在XY感小）很好地工作，如果使感。 Matlab中使用Otsu方法的graythresh()函数对于我的数据不太适用。 Otsu是一种聚类方法，我认为每个类中的像素数应该相似，但对于我来说这不是这种情况，所以当我使用它时，我得到的阈值太小，并且在许多即使在过滤之后仍保持背景噪音。

Answer 1

我们确实需要更多信息才能真正帮助您。你想要提取什么样的功能？你究竟想要做什么？

我不会认为大津的方法是特征提取，它只是试图通过将灰度图像推到二进制图像（仅黑色&白色图像）将图像分离为前景和背景。

为了在计算机视觉中找到实际的“功能”，最好用Harris Interest Points之类的服务 - 但这是一个猜测，因为我不确定你的最终目标是什么。

Answer 2

您可能想看看单峰阈值的方法（参见Rosin的this paper，该方法适用于ok-ish）。

但是，噪声图像的直接阈值可能不是最好的方法。有很多更好的方法可以用来在非常嘈杂的图像中查找小特征。 Here是讨论各种方法的论文的链接。