MATLAB图像处理技术

Question

我在 MATLAB 中有这个 3D 数组（V：垂直，H：水平，t：时间范围）

下图是使用imagesc函数在t轴上对数组进行切片后得到的图像

黑色区域表示损坏区域，其他区域完好

每一帧看起来相似，但幅度不同

我正在尝试仅可视化缺陷区域并去除完整区域

我尝试使用“阈值”方法去除完整区域，如下所示

NewSet = zeros(450,450,200);

for kk = 1:200
    frame = uwpi(:,:,kk);
    STD = std(frame(:));
    Mean = mean(frame(:));
    for ii = 1:450
        for jj =1:450
            if frame(ii, jj) > 2*STD+Mean
                NewSet(ii, jj, kk) = frame(ii, jj);
            else 
                NewSet(ii, jj, kk) = NaN;            
            end           
        end
    end
end

但是，由于每一帧的幅度不同，结果变成

有没有什么图像处理方法可以去除这种情况下的完整区域？

提前致谢

Answer 1

您基于均值和标准差设置阈值，基本上假设您的数据呈正态分布并寻找异常值。但是您的模型应该尝试区分零（噪声）附近的值和更高的值。您的数据不是正态分布的，均值和标准差没有意义。

查找 Otsu 阈值（MATLAB IP 工具箱有）。它的模型与您的数据不完全匹配，但它可能会给出合理的结果。与大多数阈值估计算法一样，它使用图像的直方图来确定给定模型的最佳阈值。

理想情况下，您应该在直方图中模拟背景峰值。你可以找到模式，在它周围拟合一个高斯，然后在 2 sigma 处切断。或者您可以使用“三角法”，它沿着直方图找到距离直方图上端和背景峰顶之间的连线最远的点。解释起来有点复杂，但实现起来很简单。我们在 DIPimage (http://www.diplib.org) 中实现了这个，M 文件代码是可见的，所以你可以看到它是如何工作的（查找函数 threshold）

另外，我建议去掉 x 和 y 上的循环。您可以输入frame(frame<threshold) = nan，然后一次操作将整个帧复制回NewSet。

Answer 2

我是否清楚地理解了这个问题，ROI 是黑色边框及其周围的一切？如果是这样，我建议使用某种区域增长技术进行 3D 处理，例如分水岭或带有 imregionalmin 标记的活动蛇。即使边界有小洞，这些方法也应该提供分割结果。不仅仅是通过逻辑索引将分段对象复制到新的 3D 数组。