MATLAB 网格图中的峰值分析

Question

我正在对下图进行曲率分析，需要能够测量峰之间的距离。请有人可以阐明这是如何完成的？我只对图表的正部分感兴趣，如果也可以提取每个峰的高度，它会很有用。

我试过使用 findpeaks，但它需要一个矢量，但我没有。

我正在使用在线 Mathworks 存储库中的 surfature 函数。为了这个问题的目的，'X' 是我进入高斯滤波器的输入图像：

    G = fspecial('gaussian',[19 19],6);
    X = imfilter(X,G,'same');

    [XI YI]=meshgrid(1:size(X,2), 1:size(X,1)); % Just create the x and y
    [K, H, P1, P2, C, SI]=surfature(XI, YI, X);

    figure(2);

    mesh(surfature(XI, YI, X)); colormap gray;

如有任何帮助，我将不胜感激。

Answer 1

一维数组/向量 findpeaks 背后的逻辑是它查看局部 3 元素邻域并查看 window 的中心是否是最大元素。如果是，这可能是一个峰值。您还需要应用一个阈值以确保您不会得到嘈杂的低振幅峰值。在 2D 中，它非常简单。查看一个 3 x 3 像素的邻域（或者它可以是您想要的任何大小）并查看生成的最大值是否与每个邻域的中心位置相同。如果您有非常嘈杂的数据，您将增加邻域的大小以进行分析。增加邻域的大小会过滤掉更多的噪声，但代价是可能会丢失彼此靠近的有效强峰。不幸的是，为了使它适合您的应用程序，您将不得不使用它。

因为您将这个 post 标记为图像处理，所以我建议您从图像处理的角度来看这个。具体来说，看看 imdilate 的形态膨胀。膨胀相当于最大过滤器，所以你可以做这样的事情。我不确定您使用的是 K、H、P1 还是 P2，因此请相应地进行修改：

thresh = 0.01;
sur = H; %// or K, P1, P2
sur(isnan(sur)) = 0; %// Set any NaN values to zero
N = 3;
se = strel('square', N);
out = imdilate(sur, se);

pks = out == sur & sur > thresh;

pks 将是一个二维数组，其大小与存储在 H 中的平均曲率相同。我们也只想看正峰，所以我们还需要检查是否 H > thresh。 thresh 是一个阈值，以确保我们不会查看低振幅峰值。我不知道你想用哪一个，所以我会把它留给你。一旦你有了峰值发生的位置，你可以使用 pks 索引到 H 或任何你想确定实际峰值是什么的东西：

pks_val = sur(pks);

如果您想要峰值的实际 X、Y 和 Z 位置，您可以执行以下操作：

xvals = XI(pks);
yvals = YI(pks);
zvals = X(pks);

XI 和 YI 我假设是一些点的网格（根据你的变量名），而 X 是一个图像，你可以找到图像中的位置峰值也对应于。

现在，对于你关于峰间距离的问题，这是非常模糊的，因为你有 2 个自由度。假设你有这张图片：

如果我们进行峰值检测，任何具有 1 的值都将被归类为峰值。如果你想找到峰之间的距离......好吧......在哪个方向？例如，查看最中心的位置，您将使用哪个单个距离值将任何其他峰之间的距离分配给中心？你会用左边那个吗？正确的？最佳？底部？你有两个自由度，并且试图将某些东西量化为一个值，所以肯定会有歧义。

我的建议是重新考虑您实际尝试对这些峰做什么，并做一些除了测量峰之间的距离之外的其他事情。

MATLAB 网格图中的峰值分析

Analysis of peaks in MATLAB mesh plot

3d

matlab

signal-processing

image-processing

gaussian