我可以做些什么来提高我的图像质量？
What can I do to enhance my image quality?
我有一个三相图像，其中我使用自动阈值（multithresh）和“imquantize”功能进行了分割。在没有任何过滤操作的情况下，我的图像中确实有很多漏洞。但是，当我使用中值过滤器时，这些孔会减少，尽管尽管进行了过滤，但仍然有很多孔。
从这一点开始应用“imfill”函数会导致“过度填充”，如下图红圈部分所示。
代码如下：
%# Read in image
I = imread(‘original_image.jpg');
figure, imshow(I),axis off, title('Original Image');
%# Filter image
I = medfilt2(I);
% figure, imshow(I), title('Median-filtered image')
%# Segment image
thresh = multithresh(I, 2);
BW = imquantize(I, thresh);
figure, imshow(BW,[]),axis off, title('Segmented Image');
%# Fill holes
BW2 = imfill(BW,'holes');
figure, imshow(BW2, []); title('Filled holes image');
我只是想知道是否有更好的方法来处理这种情况。您认为使用“multithresh”和“imquantize”函数是否足以进行分割？分水岭能做得更好吗？这里有必要吗？
一般来说，请问我可以做些什么来提高输出图像的质量？
我问的原因是因为如果缩放原始图像的“imshow”，您会注意到大部分黑相接触实体（白相）。然而，自动分割并不能准确捕捉到这一点，因为分割后的图像在固相周围有中间（灰色）相环。我该如何处理？
非常感谢您的期待help/suggestions。
你的方法是否足够好在很大程度上取决于你想在这里实现什么。例如，边框需要多平滑？
针对您的具体问题：您的量化图像具有三个级别，0（黑色）、1（灰色）和 2（白色）。你似乎想关闭灰色区域的小黑洞。为此，只需创建一个仅包含灰色像素的单独二进制图像，然后组合回您的多级图像（您不应该将其称为 BW，因为 Matlab 文档在任何地方都将其用于二进制图像，如果您应该保持一致可以）。
% pull out the gray "channel"
grayPixels = BW==1; % will have ones everywhere there's gray, and 0 otherwise
% to close holes up to a maximum size, invert the image (holes become islands)
% and eliminate small islands with bwareaopen
invGray = ~grayPixels;
invGray = bwareaopen(invGray,100); % closes holes up to 100pix size - adjust
grayPixels = ~invGray; % imshow to view result
% merge gray channel back in. Note we want black->gray,
% but we don't want white->gray.
% Since black/gray/white are 0/1/2, if we take the maximum of the gray
% (which is 0/1) and your "BW" (which is 0/1/2), we replace 0 in BW with 1
% wherever we have closed a hole
BW = max(BW,double(grayPixels);
imshow(BW,[]);
同样，您可以在"black"频道上运行bwareaopen去除这里那里的白点。
您可以将 "white" 通道从 BW 中类似地拉出，作为大球形颗粒的分水岭，您很可能会得到很好的结果（如果白色颗粒是什么你在追求）。
如果想让白色颗粒周围的细灰色边框消失，可以试试形态学开运算。基本上，您将灰色区域缩小几个像素（腐蚀），然后再将其重新增长几个像素（膨胀）。一条灰色的细线会完全消失，所以不会再长出任何东西。
% take the gray "channel" again (after closing the small holes)
grayPixels = BW == 1;
grayPixelsOpened = imopen(grayPixels,strel('disk',3)); % play with the radius 3 to get the desired result
% everything that used to be gray and is no longer so needs to be turned black
% in the original image
BW(grayPixels~=grayPixelsOpened) = 0;
会有一些折衷，因为灰色阶段的弯月面将不再那么尖锐。如果需要，您可以通过后续打开黑色通道来恢复一些。
我有一个三相图像，其中我使用自动阈值（multithresh）和“imquantize”功能进行了分割。在没有任何过滤操作的情况下，我的图像中确实有很多漏洞。但是，当我使用中值过滤器时，这些孔会减少，尽管尽管进行了过滤，但仍然有很多孔。
从这一点开始应用“imfill”函数会导致“过度填充”，如下图红圈部分所示。
代码如下：
%# Read in image
I = imread(‘original_image.jpg');
figure, imshow(I),axis off, title('Original Image');
%# Filter image
I = medfilt2(I);
% figure, imshow(I), title('Median-filtered image')
%# Segment image
thresh = multithresh(I, 2);
BW = imquantize(I, thresh);
figure, imshow(BW,[]),axis off, title('Segmented Image');
%# Fill holes
BW2 = imfill(BW,'holes');
figure, imshow(BW2, []); title('Filled holes image');
我只是想知道是否有更好的方法来处理这种情况。您认为使用“multithresh”和“imquantize”函数是否足以进行分割？分水岭能做得更好吗？这里有必要吗？
一般来说，请问我可以做些什么来提高输出图像的质量？
我问的原因是因为如果缩放原始图像的“imshow”，您会注意到大部分黑相接触实体（白相）。然而，自动分割并不能准确捕捉到这一点，因为分割后的图像在固相周围有中间（灰色）相环。我该如何处理？
非常感谢您的期待help/suggestions。
你的方法是否足够好在很大程度上取决于你想在这里实现什么。例如，边框需要多平滑？
针对您的具体问题：您的量化图像具有三个级别，0（黑色）、1（灰色）和 2（白色）。你似乎想关闭灰色区域的小黑洞。为此，只需创建一个仅包含灰色像素的单独二进制图像，然后组合回您的多级图像（您不应该将其称为 BW，因为 Matlab 文档在任何地方都将其用于二进制图像，如果您应该保持一致可以）。
% pull out the gray "channel"
grayPixels = BW==1; % will have ones everywhere there's gray, and 0 otherwise
% to close holes up to a maximum size, invert the image (holes become islands)
% and eliminate small islands with bwareaopen
invGray = ~grayPixels;
invGray = bwareaopen(invGray,100); % closes holes up to 100pix size - adjust
grayPixels = ~invGray; % imshow to view result
% merge gray channel back in. Note we want black->gray,
% but we don't want white->gray.
% Since black/gray/white are 0/1/2, if we take the maximum of the gray
% (which is 0/1) and your "BW" (which is 0/1/2), we replace 0 in BW with 1
% wherever we have closed a hole
BW = max(BW,double(grayPixels);
imshow(BW,[]);
同样，您可以在"black"频道上运行bwareaopen去除这里那里的白点。
您可以将 "white" 通道从 BW 中类似地拉出，作为大球形颗粒的分水岭，您很可能会得到很好的结果（如果白色颗粒是什么你在追求）。
如果想让白色颗粒周围的细灰色边框消失，可以试试形态学开运算。基本上，您将灰色区域缩小几个像素（腐蚀），然后再将其重新增长几个像素（膨胀）。一条灰色的细线会完全消失，所以不会再长出任何东西。
% take the gray "channel" again (after closing the small holes)
grayPixels = BW == 1;
grayPixelsOpened = imopen(grayPixels,strel('disk',3)); % play with the radius 3 to get the desired result
% everything that used to be gray and is no longer so needs to be turned black
% in the original image
BW(grayPixels~=grayPixelsOpened) = 0;
会有一些折衷，因为灰色阶段的弯月面将不再那么尖锐。如果需要，您可以通过后续打开黑色通道来恢复一些。