斑点检测的替代算法

Question

这是我的实验的示例图像，将处理该图像以查找所有斑点的信息（中心，尺寸等）。 基本上，下面的图像包含一些噪点，一些粗线和一些斑点。

我的目标是使用图像处理程序包“ Sapera APF”对FPGA进行编程。 Sapera APF是用于对Teledyne DALSA图像采集卡进行编程以执行图像处理的应用程序。 不幸的是，它不允许我们以常规方式编写代码，也不允许使用基本的编码功能（如else语句，循环等），而仅以代码块的形式支持某些内置函数，并且我们只能排列这些块。 仅供参考，这是Sapera支持的功能列表的链接 。

现在，我的第一个目标是在matlab上测试我的算法，然后在Sapera上实现它。 这是我在Matlab中的方法：

1. 应用均值滤波器（针对第3步）
2. 使用自适应阈值化的阈值图像（返回二进制图像）
3. 通过检查连通性删除线，所有线均连接100像素以上（为了获得更好的连通性，请首先应用滤镜）
4. 现在，由于仅剩下斑点，因此可以识别其位置（ grayvalue=255 ），并在原始图像中拍摄相应的像素。

这是一个简单的算法，在matlab中可以正常工作。 但是真正的问题是，对于第3步（即连通性），我当然必须编写循环到每个像素以检查连通性，而这在Sapera中是无法做到的。 因此，我正在寻找其他更简单的算法来分离图像中的斑点，而无需使用循环和条件语句，以便可以在Sapera中实现它，但是现在我只需要其matlab代码或算法即可。

Answer 1

看起来，所有Sapera操作都属于点对点或邻域操作（=图像处理）家族，几乎没有什么可以帮助您分割出斑点。 （实际上，没有函数会返回“少量的东西”；它们都返回完整的图像或标量值。）

作为解决方法，您可以

• 将处理限制在感兴趣的区域（垂直条纹一定包含斑点-但您可以忽略侧面）；

• 使用horizo​​ntalSum函数获取图像轮廓，在其中可以找到与斑点相对应的峰（您必须自己对其进行编程，但是数据量大大减少了）；

• 同样，使用verticalSum查找水平极限。

考虑到斑点的出色分离，这应该足以为每个斑点划定边界框。

正如您在图像的垂直轮廓图上所看到的那样，峰值检测很容易（前提是要避免横线）。

而且水平轮廓确实是无缝的。

Answer 2

为了方便地从点状峰中分离出线路而无需进行许多连接检查，我将：

• 平滑图像数据（与高斯核卷积）
• 如果搜索阈值以上的局部最大值（在所有方向上大于圆周偏移），则应对数据进行平滑处理，以使每个对象最多有一个局部最大值
• 计算每个最大的局部椭圆率（见下文）
• 仅接受椭圆度较低的局部最大值

如何计算局部椭圆率：

• 计算数据的第二个中心矩（减去背景），即每个峰周围的数据用x^2 ， y^2或xy加权求和，其中x和y是在峰位置的原点坐标。
• 对角化由[moment_xx，moment_xy; [moment_xy，moment_yy]，以获取局部椭圆形状的长轴和短轴长度的度量。
• 将椭圆率定义为长轴与短轴之比。

在仅具有水平或垂直线而没有对角线的特殊情况下，您也只需计算x^2和y^2加权矩，并且仅接受合理相等的矩。