不同亮度的區域

Question

我有一個圖像分成不同的區域相似，但其中一個有不同的亮度，我必須找出哪些區域有不同的亮度。

我在我的C++程序中使用OpenCV庫。我將我的圖像從RGB轉換爲HSV空間顏色。然後我測量了每個地區的全球平均值，但似乎並沒有我想象的那麼強勁。

下面的圖像示出了示例：

任何建議？

Answer 1

對不起，答案是使用Matlab，但方法應該很容易在C++中實現。

估計亮度通道和在0和1之間的歸一化，則可以使用灰色通道，從HSV飽和信道，或者任何可以代表亮度：

L = mat2gray(mean(image, 3)); 

應用中值濾波器，以除去噪聲和圖像的黑色文物：

L_blur = medfilt2(L, [10 10]); 

使用Otsu的Thresholding計算閾值並應用於圖像。這將有可能分裂的直方圖兩個部分分離明亮，較暗的區域：

output = uint8(repmat(mask, [1 1 3])) .* image; 

：

mask = L_blur > graythresh(L_blur); 

然後，使用一個簡單的元素方式乘法使用生成的二進制掩碼來分割圖像

就是這樣。

Answer 2

這是@Eliezer的great answer的OpenCV中的端口，僅用於完整性。

#include <opencv2/opencv.hpp> 
using namespace cv; 

int main() 
{ 
    Mat3b img = imread("path_to_image"); 

    // Estimate Luminance Channel 

    Mat1b L(img.rows, img.cols, uchar(0)); 
    for (int r = 0; r < img.rows; ++r) 
    { 
     for (int c = 0; c < img.cols; ++c) 
     { 
      Vec3b v = img(r,c); 
      L(r, c) = saturate_cast<uchar>((float(v[0]) + float(v[1]) + float(v[2]))/3.f); 
     } 
    } 

    // Apply a Median Filter 
    Mat1b L_blur; 
    medianBlur(L, L_blur, 11); 

    // Use OTSU threshold 
    Mat1b mask; 
    threshold(L_blur, mask, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); 

    // Segment image 
    Mat3b output(img.rows, img.cols, Vec3b(0,0,0)); 
    img.copyTo(output, mask); 


    imshow("Result", output); 
    waitKey(); 

    return 0; 
} 

結果：