从灰度图像中去除异常值

Question

问题

我有一个图像序列，表示我想清理的深度信息。 有一些异常值（强度低于 25，范围为 0-255 的值），我想用可接受的替代值填充它们（该特定区域的平均值可能是一个很好的猜测）。

有人能找到一种简单的方法吗？我尝试使用中值过滤器（过滤器大小为 10）用 NaN 替换不想要的值，但它确实使情况恶化，而是通过用一般平均值替换它们来改善。

附：有人已经建议我使用快速小波重建，但我真的不知道从哪里开始......

实施的解决方案（到目前为止）

我实施的解决方案（在阅读tmpearce 建议的inpaint_nans 之前）是：

1. 复制原图；
2. 用一般平均值填充无效像素；
3. 使用光线 10 的圆盘对其进行模糊处理；
4. 用我从第 3 点得到的值替换原始图像中的无效值。
5. 运行大小为 10 的中值滤波器。

img2 = img;                                       
img2(img < .005) = mean(img(:));                  
H = fspecial('disk',10);                          
img3 = imfilter(img2,H,'symmetric');              
img4 = img;                                       
img4(img < .3) = img3(img < .3);                  
filterSize = 10;                                  
padopt = {'zeros','indexed','symmetric'};         
IMG = medfilt2(img4, [1 1]*filterSize, padopt{p});

Answer 1

我推荐来自 MATLAB File Exchange 的 inpaint_nans 贡献 - 就像您已经完成的那样，将异常值替换为 NaN，然后使用链接从那里开始。

从功能描述来看：

使用非 NaN 元素在二维数组中插入 NaN 元素。能 也可以推断，因为它不使用数据的三角剖分。 Inpaint_nans 提供了几种不同的插值方法， 这在准确性与所需的速度和内存之间进行了权衡。全部 目前在 inpaint_nans 中找到的方法是基于稀疏线性的 代数和 PDE 离散化。本质上，一个 PDE 被求解为 与提供的信息一致。

可重用代码万岁！

Answer 2

使用名为roifill 的函数。你需要稍微弄乱它。我不得不使用imdilate，因为它是从边界插入的。

代码：

testimage = imread('BAPz5.png');
testimage = double(rgb2gray(testimage));
testimage_filt = roifill(testimage,imdilate(testimage<100,true(4)));
figure(1);
subplot(1,2,1);
imshow(testimage,[]);
subplot(1,2,2);
imshow(testimage_filt,[]);

输出：

Answer 3

帖子已回答但仅作记录，在[1]中，作者基于自然形状的基本原理，即对象遵循二阶平滑度，他提出了一种最小化曲率的in-painting方法一种 最小二乘意义。他还提供code。祝你好运。

[1] Α 类别级 3-D 对象数据库：启动 kineckto 工作 (ICCV)