BW画像のノイズ除去

Question

この画像を生成するためにMATLABを使用しました（bwareaopenを使用）。真ん中には私は2D楕円体を持っています。どのように私はそれの周囲のすべての "ノイズ"をクリアし、明確な楕円体を得ることができますか？

元画像

Answer 1

は、このソリューションを見てください。私は犬を使用したコメントで述べたように - ガウス

の違いは、犬が何を意味するのでしょうか？

まず、2つの別々のカーネルでイメージの2つの別々のガウス分布を取る必要があります。 （ガウス分布は、ガウスぼけを適用することを意味します）。 2つの結果の相違点は、DoGと呼ばれます。

これは私がやったことである：

• がグレースケールに与えumageを変換さ：

• そしてIは、エッジを保存するバイラテラルフィルタリングを適用し非エッジを滑らかにする：

（あなたが熱心に見ている場合は、違いを見ることができます）。

• アプライド上記画像にガウスぼかし：

• 次にこれを得るために、上記の二つの画像とのDoGを行う：（Iは、単に2枚の画像を差し引きます上記）

• そしてIは、セルのエッジを強化するために楕円カーネルを用いモルフォロジー演算を行う：

• 画像の周りに不要な斑点を除去するために私は中央値フィルタリングを実行し、最後にDこの：

あなたは強化画像を取得するには、このプロセスを絞り込むことができます。

編集：ここでは

は、私が使用するコードです：

import cv2 

filename = 'Cell.jpg' 
img = cv2.imread(filename) 
cv2.imwrite('img.jpg',img) 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
cv2.imwrite('gray.jpg',gray) 

bi = cv2.bilateralFilter(gray,7,75,75) 
cv2.imwrite('bi.jpg',bi) 
blur = cv2.GaussianBlur(bi,(3,3),0) 
cv2.imwrite('blur.jpg',blur) 
blur1 = cv2.GaussianBlur(bi,(17,17),0) 
dog = blur1 - bi 
cv2.imwrite('DoG.jpg',dog) 

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5)) 
close = cv2.morphologyEx(dog, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, 13) 
cv2.imwrite('close.jpg',close) 

median = cv2.medianBlur(close,3) 
cv2.imwrite('median.jpg',median) 

cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()