检测图像中的高斯

Question

我有一个灰度图像，由下面的直方图表示（x 和 y 轴是像素，z 轴是像素强度）。 每个条形簇代表一个对象，局部最大值相当接近对象的质心。我的目标是找到每个对象的全宽半最大值——所以我大致将每个对象近似为高斯分布。

如何单独检测每个集群？我了解如何在数学上计算 FWHM，但我不确定如何根据其（大致）高斯特征检测每个集群。 （例如，在下面的示例中，我想检测 6 个簇。可以在中间看到一个小簇，但它的幅度很小，我可以忽略它）。

我感谢任何建议 - 效率不是主要问题，因此我可以实施相对昂贵的解决方案。

Answer 1

要找到每个分组的中心，您可以使用 A* search algorithm 类型或类似的线性优化算法。

它将找到达到分组最大值的方法。之后的问题是你不知道你是否处于局部最大值（在你的场景中很可能）。在您当前的搜索在最高点触底后，并且您已经计算了该区域的 FWHM，您可以将 A* 遍历的所有节点设置为 0，（或将每个节点标记为已访问，以免再次访问)，然后再次启动 A* 算法，直到看到所有节点并找到所有分组。