查找信号和阈值中的转换（使用 Octave）答案

【问题标题】：Find transition in a signal and threshold (using Octave)查找信号和阈值中的转换（使用 Octave）
【发布时间】：2021-06-20 22:29:29
【问题描述】：

我在这张图片中有这个检测转换（Iclock）：

[cy, cx] = size(Iclock);
meanclock = zeros(1,cx);
for i = 1:cx

   meanclock(i) = mean(Iclock(:,i));
end
x = [1:cx];
c=polyfit(x',meanclock',2);

for i = 1  : cx

splineclock(i) = c(1,1)*(i)^2 + c(1,2)*i + c(1,3) ;
end
for i = 1:cx

        if meanclock(i) > splineclock(i)
            meanclock(i) = 255;
        else
           meanclock(i) = 0;
    endif
endfor

要做到这一点，我的意思是所有列，并用二次样条插值信号。我可以对信号进行阈值处理并获得方波。

这不能正常工作，因为光分布不遵循二次路径，也没有考虑图像失真。结果不够好。

请问您还有其他解决方案可以帮助我吗？谢谢

【问题讨论】：

你几乎拼写了我接下来要尝试的事情：图像失真？不扭曲它。如果因为无法校准相机而无法校准，则将其单独应用于图像的每一行。光不是二次路径吗？然后使用其他路径？使用高阶样条（但不要太高，因为你可能会过拟合）。但是，我并不完全相信第二件事真的是个问题。
不扭曲图像在这种情况下不可用。我想尽量不使用高阶样条，而是使用自适应方法（比如看看局部最大值和最小值之间的区别）
当然没关系，但尝试每行都这样做，我怀疑这已经给你一个更好的解决方案。实际上，如果要考虑失真，则需要这样做
IMO，不失真完全是矫枉过正。
你的结果有什么问题？看起来很完美。

标签： matlab image-processing signal-processing octave threshold

【解决方案1】：

您通过模型拟合来估计照度的想法还不错。对于相似的图像，抛物线轮廓应该足够了。

或者，您可以通过水平方向的低通滤波来估计光照。确保裁剪掉白色边框。

【讨论】：