如何在 MATLAB 中对图像的边缘进行重采样？

Question

我试图减少检测到的图像边缘的点数，但没有获得好的结果。我希望结果恰好包含 200 个像素的边缘，但必须精心选择这些点，以使形状保持非常清晰。我该怎么做？

这是我正在使用的示例图片：

以下是我使用我编写的代码收到的一些结果：

写的代码

function y = echantillonnage(x)
contour_image = x;
[lignes,colonnes]=size(x);
n = nombre/200;
contour_image_200px = contour_image;
ok=0;
for i=1:lignes
    for j=1:colonnes
        if (contour_image_200px(i,j)>0 )
                ok=ok+1;
                if ( mod(ok,round(n))>0 )
                   contour_image_200px(i,j)=0;
                end                 
         end      
    end
end
figure,imshow(contour_image_200px);
%résultat
y = contour_image_200px;
end

Answer 1

你可以做的是使用 bwboundaries 来追踪对象/边缘的边界，然后从这些点数组中采样以减少边缘点的数量。跟踪是按顺时针顺序进行的，因此您可以确定，当您从此数组中进行子采样时，您会得到一种表面上的顺序。但是，bwboundaries 也 returns outer 和 inner 等高线边界，所以你只需要一定量的痕迹输出。这个以后再说。

bwboundaries 适用于多个对象，因此您所要做的就是遍历每个对象，对边缘点进行采样并将其写入输出结果。请注意，使用 bwboundaries 甚至不需要找到边...只要对象是干净的就没有必要。但是，我不确定你这样做的目的，所以让我们只对边缘检测结果进行操作。

假设我们有以下示例：

>> A = false(256, 256);
>> A(100:170,100:170) = true;
>> A(3:40,3:40) = true;
>> A(190:220,200:230) = true;
>> imshow(A)

我们得到这张图片：

如果我们执行边缘检测：

>> B = edge(A, 'canny');
>> imshow(B);

我们会得到这个：

现在，如果你想进行子采样，你可以这样调用 bwboundaries：

[bound,L,N] = bwboundaries(B);

bwboundaries returns 边界元胞数组 bound，其中每个元胞都是定义边界的空间坐标 N x 2 数组。第一列是行位置，第二列是边界点的列位置。 L 是一个标签矩阵，告诉你每个边界属于哪个点。我们不需要这个用于您的目的，但我不妨谈谈它。 N 是最重要的参数。这定义了有多少 object 边界。这也告诉您 bound 的前 N 个单元格告诉您那些属于外部对象边界。

因此，假设您的边缘图像存储在 B 中，您可以执行以下操作对边缘点进行子采样并将它们放入新矩阵中。此外，您声明您希望每条边有 200 个点。让我们将该参数定义为 num_edge_points。但是，如果您的边少于这个数量，那么我假设您只想选择所有边点。

out = false(size(B)); %// Initialize output image
num_edge_points = 200; %// Define number of edge points

%// For each object boundary
for idx = 1 : N
    boundary = bound{idx}; %// Get boundary

    %// Determine how many points we have
    num_pts = size(boundary,1);

    %// Generate indices for sampling the boundary
    %// If there are less than the minimum, just choose this amount
    if num_pts < num_edge_points
        ind = 1:num_pts;
    else
        ind = floor(linspace(1,num_pts,num_edge_points));
    end

    %// Subsample the edge points
    pts = boundary(ind,:);

    %// Mark points in output
    out(sub2ind(size(B), pts(:,1), pts(:,2))) = true;
end

out 将包含二次采样的边缘图像。为了说明我们做对了，让我们创建一个新的 RGB 图像，其中我们的边缘和二次采样边缘点彼此重叠，其中二次采样边缘为红色：

out_red = 255*uint8(B);
out_greenblue = out_red;
out_greenblue(out) = 0;
out_rgb = cat(3, out_red, out_greenblue, out_greenblue);
imshow(out_rgb);

这就是我们得到的 (zoomed-in):

如您所见，顶部和底部矩形显示了完整的边缘点，因为边缘点少于 200 个。然而，中间的那个是稀疏采样的，因为有 200 多个边缘点，但现在我们只显示其中的 200 个。

如果您想要一个功能来帮助您实现这一点，您可以使用以下内容。我基本上复制了上面的所有代码，输入是带边缘的二值图像，输出是带子采样边缘的二值图像：

function [out] = subsample_edge(B)

    %// Obtain boundaries for edge image
    [bound,L,N] = bwboundaries(B);

    out = false(size(B)); %// Initialize output image
    num_edge_points = 200; %// Define number of edge points

    %// For each object boundary
    for idx = 1 : N
        boundary = bound{idx}; %// Get boundary

        %// Determine how many points we have
        num_pts = size(boundary,1);

        %// Generate indices for sampling the boundary
        %// If there are less than the minimum, just choose this amount
        if num_pts < num_edge_points
            ind = 1:num_pts;
        else
            ind = floor(linspace(1,num_pts,num_edge_points));
        end

        %// Subsample the edge points
        pts = boundary(ind,:);

        %// Mark points in output
        out(sub2ind(size(B), pts(:,1), pts(:,2))) = true;
    end
end

如果要调用此函数，只需执行以下操作：

out = subsample_edge(B);

如何在 MATLAB 中对图像的边缘进行重采样？

How to resample an edge of an image in MATLAB?

matlab

image

image-processing

edge-detection

写的代码