如何从原始图像中提取彩色区域

Question

我在图像上应用了 srm 算法来平滑图像中每个对象的颜色，以便提取它，然后我调用函数 extractLabel 来提取单独帧中的每个彩色区域。目前，这工作正常，但问题是当我想获得与提取的彩色区域匹配的原始部分时，我没有成功。

例如：这是原始图像

这是应用 srm 算法后的结果：

提取结果：

现在，我怎样才能从原始图像中获取这些部分？？？ 我是否使用了正确的技术？

我用于提取每个彩色区域的代码：

    function extractLabel(originalImage,I)

    % I is the srm result image 

[Iu,ia,iu] = unique(reshape(I,[],3),'rows');
counts = accumarray(iu,1);
[counts,sortinds] = sort(counts,'descend');

N = 10;
largestLabels = sortinds(1:N);

for i= 1:6
    mapi = reshape(iu == largestLabels(i),size(I,1),size(I,2));

    [L,Total] = bwlabel(mapi);
    Sdata=regionprops(L,'BoundingBox');

    for j=1:Total
    Img=imcrop(I,Sdata(j).BoundingBox);
    Name=strcat('Object Number:',num2str(j));
    end

    figure(1)
    subplot(2,3,i);
    imshow(Img, 'border', 'tight');

    figure(2)
    subplot(2,3,i);
    imshow(L==0, 'border', 'tight');

    im_name=strcat('image',num2str(i),'.png'); 

    imwrite(L==0,im_name)
end

Answer 1

我认为statistical region merging algorithm 必须包含从原始图像中提取的部分。您可能需要改进您的 smr 代码来实现这一点。这里我只是提出了一种基于像素值估计的提取方法。将提取具有最接近模板的平均像素值的区域。我在你的函数中添加了一些东西，只是向你展示了黄框提取的例子。希望您可以自己完成其余的工作。

for i= 2:2  % yellow box in your image
    mapi = reshape(iu == largestLabels(i),size(I,1),size(I,2));

    [L,Total] = bwlabel(mapi);
    Sdata=regionprops(L,'BoundingBox');

    for j=1:Total
        Img=imcrop(I,Sdata(j).BoundingBox);
        im1=double(Img(:,:,1));
        im2=double(Img(:,:,2));
        im3=double(Img(:,:,3));
        R=mode(im1(:)); % pixel values in the template
        G=mode(im2(:));
        B=mode(im3(:));
    end

    % same procedure on your original image
    bw=im2bw(originalImage);   % please note that sometimes a threshold is needed to include the items you are interested but with a dark intensity
    L= regionprops(bw,'BoundingBox');
    N=length(L);
    di = Inf;
    for t=1:N
        tmp=imcrop(originalImage,L(t).BoundingBox);

        tmp1=tmp(:,:,1);
        tmp2=tmp(:,:,2);
        tmp3=tmp(:,:,3);
        R1=mean(tmp1(:));
        G1=mean(tmp2(:));
        B1=mean(tmp3(:));
        if sqrt((R-R1)^2+(G-G1)^2+(B-B1)^2)<di
            di=sqrt((R-R1)^2+(G-G1)^2+(B-B1)^2);
            best=t;
        end
   end 

   tmp=imcrop(originalImage,L(best).BoundingBox);

   figure,imagesc(tmp) 
end

结果：