通過圖像處理劃分探地雷達剖面

Question

請看附圖。這是一個GPR文件，然後使用圖像處理技術，我想這個圖像通過標記顏色頂部的整個圖像劃分爲3個區域：

1. 當圖像在拋物線都非常清晰，高不同像素值 - 綠化帶/線在頂部
2. 當圖像的拋物線是模糊的，但可見 - 黃帶，
3. 當拋物線被扭曲或者不拋物線存在 - 紅區

什麼技術應我用？解決問題的最佳方法是什麼？

我在各種情況下都嘗試過各種技術，但都沒有取得成功，因爲在下面的圖片中，有時候拋物線太靠近彼此，識別它們就成了問題。

的我多麼希望到區域它的樣本：https://www.dropbox.com/s/9zm9epgf0gt7591/sample.png?dl=0 一個久經考驗的代碼：最簡單的一種。

clear all 
clc 
%read png image 
H=imread ('origpng.png'); 
%convert to gray scale 
I = rgb2gray(H); 

I(I>150)=0;I(I<100)=0; 
figure,imshow(I) 
J=I; 
J=255-J; 
figure, imshow (J) 
J(J<255)=0; 

figure,imshow (J) 

Answer 1

你的問題不是很明確提出，但我花了一些關於它的時候，感覺就像分享我的想法。我並不是假設這是一個完整或嚴格的答案 - 只是一些可能會給你一些想法的思考。另外，我使用ImageMagick，但是如果您擁有並瞭解Matlab，則應該使用它 - 我不建議您切換工具。

首先，我做了Canny邊緣檢測是這樣的：

convert http://i.stack.imgur.com/XITAE.png -canny 0x1+15%+50% canny.jpg 

，讓我：

我再「南瓜」下來，直到它僅僅是1像素高，這有效地總計和平均所有的列 - 我在這裏10個像素高，所以你可以看到它。它是白色的，有很多拋物線，其他地方很少。

然後我伸出備份至原始圖像的完整高度和模糊了一點 - 注意，一切都交給下面的圖片是隻有一行的「代碼」：

convert http://i.stack.imgur.com/XITAE.png -canny 0x1+15%+50% -resize x1! -normalize -resize 827x310! -blur 0x11 -colorspace gray mask.png 

我然後用上面的不透明蒙了紅色的圖像大小相同的原始這樣的：

convert -size 827x310! xc:red mask.png -compose copy-opacity -composite colouredmask.png 

然後，我把你的原始圖像，並通過首先創建一個黃色圖像，然後融合到你的圖像，然後我混合從上面最重要的是紅色圖像，黃色這樣的顏色的它：

convert -size 827x310! xc:yellow yellow.png 
convert http://i.stack.imgur.com/XITAE.png yellow.png -compose colorize -composite colouredmask.png -compose overlay -composite result.png 

給

很明顯，你可以設定不同的對米，並使用不同的閾值和事物，但它有點像你所瞄準的那種東西。

所以整個過程是：

# Make mask of peaky areas - line 1 
convert http://i.stack.imgur.com/XITAE.png -canny 0x1+15%+50% -resize x1! -normalize -resize 827x310! -blur 0x11 -colorspace gray mask.png 

# Colour mask with red - line 2 
convert -size 827x310! xc:red mask.png -compose copy-opacity -composite colouredmask.png 

# Tint original image with yellow and then overlay semi-transparent red area 
convert -size 827x310! xc:yellow yellow.png 
convert http://i.stack.imgur.com/XITAE.png yellow.png -compose colorize -composite colouredmask.png -compose overlay -composite result.png 

注意

擠壓像素...對不起我的術語迷惑你！基本上，當我將像素向下擠壓到一行時，您需要想象在圖像頂部放置一塊磚，並將其平展到僅一個像素高。因此，本質上，您在圖像下繪製一條虛線，然後在整個圖像上工作，合計每個垂直列中的白色（即邊緣）像素的數量。具有更多白色像素的列將合計爲更大的數字。沒有白色像素的列將加起來爲零。一旦你得到了每列的總數，你會發現最高的總數 - 假設它是32，然後你將所有的總數乘以255/32，這樣一切都被歸一化爲255或者白色。現在壓扁的條表示每列中的edge energy。然後，當我疊加時，我將其用作紅色的不透明度 - 因此Canny圖像中具有更多白色邊緣的列在結果中將顯示更多紅色。

讓我們來演示如果我縮小到10個像素寬和1個像素高之後會縮小到原始大小 - 基本上這意味着我的結果蒙版將只有10個可能的值（或列）列，並且每個列將是一個恆定的亮度。我把坎尼圖像的下方，所以你可以看到，壓扁帶的亮度表示edge energy：

convert http://i.stack.imgur.com/XITAE.png -canny 0x1+15%+50% -resize 10x1! -normalize -scale 827x310! mask.png 

如果你想介紹另一種顏色，你需要找出你的算法是用來控制顏色出現的位置。然後你再次做同樣的事情 - 你在你想要輸出圖像中的顏色的地方製作一個光線較暗的遮罩，在你不需要該顏色的地方使用該遮罩。然後使用該蒙版作爲新顏色的不透明度（正如我在上面標記爲line 2的行中所做的那樣），然後像上面代碼的最後一行那樣覆蓋它。