Позначення зображення за допомогою кращого збереження країв

У мене є вхідне зображення:

введіть тут опис зображення

і вихід розпізнавання жилок для листка за допомогою фільтра Габора, але вихід дійсно галасливий:

введіть тут опис зображення

Я спробував використовувати загальну варіацію, що позначає, однак результати непогані:

введіть тут опис зображення

Однак я не хочу втрачати дрібні деталі у жилах листя, тому середній фільтр не підійде моїй проблемі

— vini
джерело

яку обробку ви робите на оригінальному зображенні ?? Що ви хочете виявити?

— CharlesB

Я використовував фільтр gabor на вихідному зображенні

— vini

Ви впевнені, що крайовий фільтр - це правильний спосіб виявити вени? Ви дійсно намагаєтеся витягти 3D поверхню від його освітлення і тіні, такого роду речі могли б працювати краще: dsp.stackexchange.com/a/687/29

— ендоліти

@vini Це здається, що ви хочете позначити (втратити інформацію про високу частоту) на одній просторовій частині зображення, але зберегти інформацію про високу частоту на іншій просторовій частині вашого зображення так?

— Космічний

Я хочу зберегти лише високочастотні компоненти на зображенні, які в моєму випадку є тонкими краями у вигляді листових жилок ....

— vini

Звучить так, що ви хочете позначити і зберегти краї. Чи розглядали ви нелокальні засоби? Тут є деякий код C ++ GPL разом із коротким написанням алгоритму оригіналами авторів тут: http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/

Одне застереження, нелокальне засіб дуже повільне, і результат може бути чутливим до вашої реалізації. Ви можете також розглянути мінімізацію ROF, оскільки це швидко і добре справляється із збереженням ребер. Ось який-небудь код matlab, який робить це: http://www.stanford.edu/~tagoldst/Tom_Goldstein/Split_Bregman.html

— дранксо
джерело

Я спробував, що проте результати незадовільні

— vini

Справедливо. Є способи вирішити "позначаючи бінарне зображення", але я не можу придумати жодного легкодоступного коду.

Цей www.cmla.ens-cachan.fr/fileadmin/Membres/nikolova/ChanEseNikoSiap06.pdf може допомогти. Ви також можете спробувати сегментацію зображення на чорно-білому аркуші з різними параметрами настройки і побачити, що ви отримуєте. На цій сторінці Спліт Брегман є якийсь код сегментації.

Спробувавши, що результати все ще недостатньо хороші, доведеться спробувати щось інше, я здогадуюсь

— vini

Хм-дам. Наскільки я знаю, нелокальні засоби є найсучаснішим у позначенні. Оскільки у вас є двійкове зображення, можуть бути й інші речі (пошук "позначаючи текст"? "Нелокальний позначаючи текст"?), Але я не маю ідеї.