对于图像感兴趣区域(ROI)的提取,一般从来两个方面着手解决:一是利用图像分割技术提取ROI;二是从人眼得视觉特征出发,通过模拟人眼得视觉特点,寻找特定得视觉敏感区域,并将这些视觉敏感区域排序作为ROI。
本文介绍差影法(对图像进行代数运算得一种不同的叫法)、交互式提取法、自动图像分割提取法。
差影法:本文主要用到图像减法,在进行图像处理时,对混合背景和前景的图像,人们往往对前景比较感兴趣,假设背景图像为b(x,y),前景背景混合图像为f(x,y),则去除了背景得图像为:a(x,y)=f(x,y)-b(x,y)
通过差影法提取图像感兴趣区域的实现过程如下:
(1)使用strel函数创建指定形状对应得结构元素,形状参数选择disk,根据背景复杂程度选择合适得圆盘半径。 background=imopen(I,strel(‘disk’,15));
(2)对原始图像和由strel函数创建得结构元素进行开运算,得到背景图像。
(3)使用imsubtract函数对原始图像和背景图像做减法运算,得到消除背景后得感兴趣区域。 I2=imsubtract(I,background);
注:实验图片得背景复杂度不同,圆盘半径参数选取不同。
优点:提取ROI对于背景简单得图像处理效果较好,处理速度快。
缺点:对于复杂背景得图像处理效果不太好,背景干扰不易去除,且不停的实验选取适合得圆盘半径,操作比较麻烦,不太适用于大量图片得感兴趣区域的提取。
发现使用这个方法得一个很好得例子:https://www.jb51.net/softjc/505297.html
交互式提取法:以用户为中心,实现用户与提取算法得交互,能得到比较好的提取效果。
通过交互式提取法提取ROI得实现过程如下:
(1)提取原图得R、G、B分量;
(2)使用ginput函数获得所选择点得坐标;
(3)使用line函数在两个相邻选择点连线,直到终点与起点重合,连成封闭区域;
(4)使用roipoly函数选择封闭折线围成得灰度图得多边形区域,背景部分为

本文介绍了三种图像感兴趣区域(ROI)提取方法:差影法、交互式提取法及自动图像分割提取法。差影法适用于背景简单的图像,通过图像减法去除背景。交互式提取法则依赖用户手动选择ROI,精度较高但速度慢。
最低0.47元/天 解锁文章
522

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



