气泡的图像增强

本文探讨了通过计算图像的梯度场来增强特定区域的方法。这种方法能够有效地突出气泡等圆形目标,为后续的阈值处理提供更好的基础。

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气泡的图像增强

对于这样的图片,如果只是基于普通的阈值处理、或者是梯度增强,都会因为背景比较复杂,从而结果不是很理想。很久之前,我的考虑就是要基于图像的本质特征。
什么是图像的本质特征?比如这里我关心的是圆的区域,它的特点就是梯度从四周向中心有强烈的抖动变化。那么如何将这个变化表现出来?最为直观的就是计算图像的梯度场。
这个结果出来以后,就可以比较明显。这里梯度场的计算,是对sobel在x方向和y方向的结果分别作平均(就是一个小区域求平均值)后再求和。思路比较简洁明了,但是结果却是能够看出,感兴趣的区域都凸显出来了。
在这个基础上,再进行阈值处理,就可以得到比较好的结果。
和原图的比较
这样,基本上是把感兴趣的气泡都选了出来。
小结:对于一个问题的认真研究很重要,因为这往往能够解决一系列的问题。





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