Khử nhiễu hình ảnh với bảo quản cạnh tốt hơn

Tôi có hình ảnh đầu vào:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

và đầu ra phát hiện tĩnh mạch cho lá bằng bộ lọc Gabor, nhưng đầu ra thực sự rất ồn:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Tôi đã thử sử dụng Tổng biến đổi từ chối tuy nhiên kết quả không tốt:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Tuy nhiên tôi không muốn làm mất các chi tiết nhỏ trong tĩnh mạch của lá, vì vậy bộ lọc trung bình sẽ không phù hợp với vấn đề của tôi

— vini
nguồn

bạn làm gì trên ảnh gốc ?? Bạn muốn phát hiện điều gì?

— CharlesB

tôi đã sử dụng bộ lọc gabor trên ảnh gốc

— vini

Bạn có chắc chắn một bộ lọc cạnh là cách đúng để phát hiện các tĩnh mạch? Bạn đang thực sự cố gắng trích xuất một bề mặt 3D từ ánh sáng và bóng của nó, loại điều này có thể hoạt động tốt hơn: dsp.stackexchange.com/a/687/29

— endolith

@vini Nghe có vẻ như bạn muốn khử nhiễu (mất thông tin tần số cao) trên một phần không gian của hình ảnh, nhưng giữ lại thông tin tần số cao trên một phần không gian khác của hình ảnh của bạn?

— Spacey

tôi muốn chỉ giữ lại các thành phần tần số cao trong ảnh mà trong trường hợp của tôi là các cạnh tốt ở dạng gân lá ....

— vini

Âm thanh như bạn muốn khử nhiễu và bảo tồn các cạnh. Bạn đã xem xét phương tiện không nhắm mục tiêu? Có một số mã C ++ của GPL cùng với một bản viết ngắn gọn về thuật toán của các tác giả gốc ở đây: http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/

Một cảnh báo, phương tiện không nhắm mục tiêu là rất chậm và đầu ra có thể nhạy cảm với việc thực hiện bạn có. Bạn cũng có thể xem xét tối thiểu hóa ROF vì nó nhanh và làm tốt công việc bảo quản các cạnh. Đây là một số mã MATLAB thực hiện điều đó: http://www.stanford.edu/~tagoldst/Tom_Goldstein/Split_Bregman.html

— dranxo
nguồn

tôi đã thử nhưng kết quả không đạt yêu cầu

— vini

Đủ công bằng. Có nhiều cách để giải quyết "khử nhiễu hình ảnh nhị phân" nhưng tôi không thể nghĩ ra bất kỳ mã nào có sẵn.

Www.cmla.ens-cachan.fr/fileadmin/Membres/nikolova/ChanEseNikoSiap06.pdf này có thể giúp ích. Bạn cũng có thể thử chạy phân đoạn hình ảnh trên lá đen trắng với các thông số điều chỉnh khác nhau và xem những gì bạn nhận được. Có một số mã phân đoạn trên trang Split Bregman đó.

Tôi đã thử rằng kết quả vẫn không đủ tốt sẽ phải thử một cái gì đó khác tôi đoán

— vini

Hừm. Theo như tôi biết thì phương tiện không nhắm mục tiêu là trạng thái của nghệ thuật trong việc khử nhiễu. Vì bạn đã có một hình ảnh nhị phân, có thể có những thứ khác (tìm kiếm "khử nhiễu văn bản"? "Khử nhiễu văn bản không nhắm mục tiêu"?) Nhưng tôi không biết.