实施脊线检测

Question

我正在尝试编写一个脊检测算法，并且我发现的所有来源似乎都将边缘检测与脊检测混为一谈。 现在，我已经实现了 Canny 边缘检测算法，但这不是我想要的：例如，给定图像中的一条线，它将有效地将其转换为双线边缘（因为它将记录 该行的两侧） - 我只想让它读取一行。

关于山脊检测的 wikipedia 文章 有很多数学知识，但是这种没有帮助我作为一名程序员（并不是说我不喜欢数学，而是这不是我的领域，而且我不明白如何将他们的微分方程转化为代码）。 是否有实际实施此功能的良好来源？ 或者，就此而言，是否有一个好的开源实现？

编辑：这是一个简单的例子。 我们从简单的一行开始：

http://img24.imageshack.us/img24/ 8112/linez.th.png

并运行Canny算法得到：

http://img12.imageshack.us/img12/1317/canny.th.png

（你可以看到这里更厚 - 如果你点击图片，你会发现它确实是两个相邻的行，中间有一个空格）

另外，我正在用 C++ 编写，但这并不重要。 但我想编写算法，而不仅仅是编写SomePackage::findRidges()并完成它。

Answer 1

也许您需要考虑清理已有的线路，而不是像 Canny 那样的边缘检测。 感觉你应该能够使用图像形态学做一些事情，特别是我正在考虑骨架化和最终侵蚀点类型操作。 正确使用这些应该从您的图像中删除任何非“线条”的特征 - 我相信它们是在英特尔的 OpenCV 库中实现的。

您可以从使用 Canny 过滤器生成的双线中恢复单线，使用一次扩张操作，然后进行 3 次侵蚀（我在 ImageJ 中尝试过） - 这也应该删除任何边缘。

Answer 2

我本来建议像 Ian 所说的那样清理你的线条，但如果你不想这样做，你也可以考虑做一些霍夫变换的变体。

http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform

您应该能够获得这条线的实际方程，因此您可以根据需要将其设置为细或粗。 唯一棘手的部分是弄清楚线的终点在哪里。

这是我几年前用 MATLAB 编写的霍夫变换代码。 我不确定它的效果如何，但它应该给你一个总体的想法。 它将找到图像中的所有线条（不是线段）

im = imread('cube.tif');
[bin1,bin2,bin3] = canny(im);

%% define constants
binary = bin1;
distStep = 10; % in pixels
angStep = 6; % in degrees
thresh = 50;

%% vote
maxDist = sqrt((size(binary,1))^2+(size(binary,2))^2);
angLoop = 0:angStep*pi/180:pi;
origin = size(binary)/2;
accum = zeros(ceil(maxDist/distStep)+1,ceil(360/angStep)+1);

for y=1:size(binary,2)
    for x=1:size(binary,1)
    if binary(x,y)
        for t = angLoop
        dx = x-origin(1);
        dy = y-origin(2);
        r = x*cos(t)+y*sin(t);
        if r < 0
            r = -r;
            t = t + pi;
        end
        ri = round(r/distStep)+1;
        ti = round(t*180/pi/angStep)+1;
        accum(ri,ti) = accum(ri,ti)+1;
        end
    end
    end
end
imagesc(accum);

%% find local maxima in accumulator
accumThresh = accum - thresh;
accumThresh(logical(accumThresh<0)) = 0;
accumMax = imregionalmax(accumThresh);
imagesc(accumMax);

%% calculate radius & angle of lines
dist = [];
ang = [];
for t=1:size(accumMax,2)
    for r=1:size(accumMax,1)
    if accumMax(r,t)
        ang = [ang;(t-1)*angStep/180*pi];
        dist = [dist;(r-1)*distStep];
    end
    end
end
scatter(ang,dist);

Answer 3

如果有人仍然对此感兴趣，这里是脊/谷算法的实现： C++ 源代码。 查找名为 get_ridges_or_valleys() 的函数。 此实现是 Linderhed (2009) 提出的算法的 3D 版本。 有关脊/谷算法，请参阅论文第 8 页。