Wie glätte ich die Kanten eines Mehrkomponentenbildes?

Question

Ich habe ein Bild, in dem ich seine Kanten glätten möchte. Es war eine kleine Herausforderung, eine genauere Segmentierung zu erreichen. Ich habe jedoch eine Lösung gefunden, indem ich den Vorschlag von What can I do to enhance my image quality? angepasst habe.

Die Originalbilder ist hier:

und segmentierte Bild als auch

Der i-Code verwendet wird, ist wie folgt:

%# Read in image 
Img = imread('image_name.png'); 

%# Apply filter 
h = fspecial('average'); 
Img = imfilter(Img, h); 

%# Segment image 
Img = rgb2gray(Img); 
thresh = multithresh(Img, 2); 
Iseg = imquantize(Img, thresh);  
figure, imshow(Iseg,[]), title('Segmented Image'); 

%# separate channels 
blackPixels = (Iseg == 1); 
grayPixels = (Iseg == 2); 
whitePixels = (Iseg == 3); 


%# grow white channel 
whitePixels_dilated = imdilate(whitePixels, strel('disk', 4, 4)); 

%# Add all channels 
Iseg(whitePixels | whitePixels_dilated) = 3;    
figure, imshow(Iseg,[]); 

Meine Herausforderung das glätten ist gerade jetzt Kanten des Volumenkörpers (whitePixels) oder die Kanten aller Objekte. Ich habe keine Ahnung, wie ich das machen soll. Ich habe versucht zu filtern, aber das nimmt nur die kleinen Flecken. Bitte jede Hilfe, Ideen, Anregungen oder Ratschläge werden sehr geschätzt. Vielen Dank.

Answer 1

Ich würde vorschlagen, einen rechteckigen Filter mehrmals anzuwenden. Hier ist ein Ansatz, wie dies zu tun:

I=imread('Orl1r.png'); 
I_gray=rgb2gray(I); 
I_filtered=I_gray; % initialize the filtered image 
for ii=1:10 
    I_filtered=imfilter(I_filtered,1/25*ones(5)); % apply rectangular-filter multiple times 
end 
figure 
subplot(1,2,1) 
imshow(I,[0 255]); 
subplot(1,2,2); 
imshow(I_filtered,[0 255]) 

Hier ist, was das gefilterte Bild aussehen würde:

Hoffnung, das hilft.

BEARBEITEN: Anstelle des Rechteckfilters können Sie auch einen Gaußschen Filter verwenden. Aber die allgemeine Idee, mehrere Male anzuwenden, bleibt bestehen. Sie können einen Gauß-Filter für exapmle erstellen, indem Sie f=fspecial('gaussian',5,6) verwenden, wodurch eine 5x5 Filtermaske mit Sigma = 6 erstellt wird.