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私はバイラテラルフィルタリングを適用し、私のオリジナル画像イメージの欠陥の概要?
からそれを差し引いている上、以下の画像は、私が得たハフを適用した後
を示すように、ガラスの欠陥を概説することが可能です持っています完璧ではない、以下の結果:/
マイMATLABコード:
im = imread('C:\Users\SUJIT\Desktop\image003.jpg');
im=rgb2gray(im);
h = fspecial('gaussian', size(im), 1.0);
g = imfilter(im, h);
im=im2double(g);
im=imadjust(im);
imgauss = imfilter(im, fspecial('gaussian',[7 7], 6),'conv');
imbi = bilateralfilter(im, [5 5], 3, 3);
imbi= im - imbi;
imshow(imbi,[]); title('Bilateral Filted Image');
I = imcrop(imbi, [30 30 450 350]);
J = imfilter(I, fspecial('gaussian', [17 17], 5), 'symmetric');
BW = edge(J, 'canny');
%# Hough Transform and show matrix
[H T R] = hough(BW);
imshow(imadjust(mat2gray(H)), [], 'XData',T, 'YData',R, ...
'InitialMagnification','fit')
xlabel('\theta (degrees)'), ylabel('\rho')
axis on, axis normal, hold on
colormap(hot), colorbar
%# detect peaks
P = houghpeaks(H, 10);
plot(T(P(:,2)), R(P(:,1)), 'gs', 'LineWidth',2);
%# detect lines and overlay on top of image
lines = houghlines(BW, T, R, P);
figure, imshow(I), hold on
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1), xy(:,2), 'g.-', 'LineWidth',2);
end
hold off
ここで何か間違っていますか?
あなたが提案したものを試しました。 –
いいえ、あなたはありません。イメージ内の線のみを抽出しました。あなたは、ガラスペインである領域を特定しようとしていません。 –
おそらく最初にウィンドウを抽出する必要があります。次いで、異なる閾値を用いてハフ変換及び/又はエッジ検出器を再実行する。 –