线简化图像处理

Question

我正在尝试使用douglas-peucker 算法来简化我的连接组件。我使用bwlabel 获取连接组件并将其发送到douglas 算法。这是我正在使用的算法的链接- Douglas-Peucker Algorithm matlab

这是我的代码-

clc;
image=imread('mmm1.jpg');
image = im2bw(image);

[imx imy]=size(image);
n1=zeros(imx,imy);
I=zeros(imx,imy);
L = bwlabel(image,8) ;%Calculating connected components
[r,c] = find(L==1);        %Using 1st connected component
n1=zeros(imx,imy);
rc = [r c];

[ps mm]     = dpsimplify(rc,1);          %Douglas-Peucker algorithm

 %To display original component 
%___________________________________________________________________  
[sx sy]=size(rc);
for j=1:sx
    x1=rc(j,1);
    y1=rc(j,2);
    n1(x1,y1)=1;
end
figure,imshow(n1);
%___________________________________________________________________
 %To display component after simplification 
 n1=zeros(imx,imy);
 [sx sy]=size(mm);
 for j=1:sx
    x1=rc(j,1);
    y1=rc(j,2);
    n1(x1,y1)=1;
 end
 figure,imshow(n1);

这是我的原始输入图像-

这是我应用了Douglas-Peucker 算法的1st 组件-

这是算法的结果-

Douglas-Peucker 的代码可以在我上面提到的链接中找到。所以，我的问题是为什么整个组件没有进行简化？我该如何解决这个问题？ p>

Answer 1

我相信您想确定图像中有多少直线段。我做了一些类似于形态命中的事情，并且能够分割这些线条，虽然不是全长。

我准备了一个垂直线结构元素 (SE)，然后通过将其围绕其中心旋转 60 度和 120 度来创建另外两个 SE。我用这些 SE 腐蚀了原始图像，然后得到了连通分量。

im = imread('IWVlt.jpg');
bw = im2bw(im, graythresh(im));

% SEs
w = 15;
line = zeros(w);
line(:, round(w/2)) = 1;

bw1 = zeros(size(bw));

for i = 1:3
    bw1 = bw1 + imerode(bw, line);
    line = imrotate(line, 60, 'nearest');
end

[lbl, n] = bwlabel(bw1, 8);

figure, imshow(bw1)
figure, imshow(label2rgb(lbl))

结果我得到了 25 个组件。通过改变代码中的 w，您可以最大限度地减少错误。

对于 w = 9，这是 w 在检测所有段时可以采用的最小值，我得到 26 个分量。您可以过滤掉太小的组件。