如何在嘈雜的圖像中找到許多本地最大值？

Question

如何在二維圖像中確定我們的多個最大值，而最大值不一定都是相同的高度？我發現imregionalmax(),imextendedmax()和findpeaks()函數不一定非常有用，因爲它們給出了很多本地最大值，它們只是背景噪聲中的最大值。我試過

bw=array > imdilate(array,[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]); 

但是這也是有限制的，因爲同樣的原因（同樣的事情擴大矩陣，它使用）。

Answer 1

噪聲確實是圖像分析中的一個問題，您可以嘗試查找強度最大值。與圖像分析中的其他任務一樣，您可以通過預處理圖像並對算法結果進行後處理來改善最終結果。

作爲局部最大檢測前的預處理步驟，您可以對圖像進行去噪聲，即對圖像進行濾波以抑制一些雜散最大值（您可能希望查看的功能是imfilter）。

去噪不會消除所有的噪音，所以當你進行局部最大檢測時，你仍然會選取一些不需要的最大值。因此，你應用某種啓發式來區分「好」和「壞」局部最大值。例如，您可以應用強度閾值，在該閾值以下，您會丟棄所有最大值。

你可以在這裏找到一個很好的評論：Smal et al。熒光顯微鏡中斑點檢測方法的定量比較。 IEEE Trans Med Imaging（2010）vol。 29（2）第282-301頁

Answer 2

我總是先嚐試中值濾波（medfilt2）。它可以在保持大多數輪廓的同時消除小噪音。

如果你已經有候選人 - 爲什麼不用一些測試過濾他們？就像峯值下的音量或下一個峯值的距離一樣。

Answer 3

這是一個代碼，finds 2D peaks在嘈雜的數據。代碼對數據進行閾值處理，對其進行中值濾波，使用用戶定義的濾波器對其進行平滑處理，再次進行閾值處理，並在相關像素處查找局部最大值。該代碼還提供了一種簡單而強大的方法來估計所需的閾值。