Matlab中的边缘链接答案

【问题标题】：Edge linking in MatlabMatlab中的边缘链接
【发布时间】：2021-08-01 21:07:25
【问题描述】：

我正在尝试链接图像中的边缘，如下图所示：

我尝试过使用膨胀/腐蚀操作，但结果并不好。有没有其他方法可以连接边缘？

这是原图：

【问题讨论】：

这是边缘检测的输出吗？原始图像是什么样的？也许那里的一些转变会让事情变得更容易。
@CrisLuengo 是的，这是使用 U-Net 进行线检测的输出
你能把edit的图片放到问题里吗？
@CrisLuengo 当然，我已经添加了它
收到答案后请不要删除问题，对以后的读者有用。请接受答案。

标签： matlab image-processing edge-detection hough-transform

【解决方案1】：

您得到的结果很可能足以应用 Hough 变换，这将识别出图像中最重要的 8 条线。

我不知道您的所有图像是否都相似，但在您展示的示例中，很容易将灰色线条与绿色背景分开。例如，下面的代码（使用DIPimage，但也很容易用其他工具实现）将相对明亮的灰色与任何深色或彩色的东西区分开来：

img = readim('https://i.stack.imgur.com/vmBiF.jpg');
img = colorspace(img,'hsv');
img = (0.5-img{2})*img{3}; % img{2} is the saturation channel, img{3} is the value (intensity) channel
img = clip(img);           % set negative values to 0

接下来，一个拉普拉斯高斯滤波器（它是一个线检测器），一些阈值刚好高于零，并且仅选择较大的对象会导致检测到的线：

img = -laplace(img,5);       % LoG with sigma=5
img = img > 0.05;            % 0.05 is just above 0
img = areaopening(img,1000); % remove objects smaller than 1000 pixels

不用说，这在计算上比运行 U-Net 便宜很多。

【讨论】：