最短経路の力を見てください。
このソリューションは、私がここで行ったことにほぼ従います。検出と隔離画像の一部を表示します。
この場合、まず、水面灰色の上のすべてのピクセル値を同じ強度に制限することによって画像を処理します。
次いで、ガウスフィルタの差を用いて生成された逆エッジ画像上で最短経路を実行する。
その結果、次のセグメント化が行われました。
このソリューションに必要な私のMATLAB関数：
http://imageprocessing.com.au/research/code/polarTransform.m http://imageprocessing.com.au/research/code/circularShortestPath.m http://imageprocessing.com.au/research/code/linearShortestPath.m
コード：
clear all
close all
%% Load image
I = imread('CabQx.jpg');
I = double(rgb2gray(I));
figure
imagesc(I);
colormap gray(256);
title('Image');
%% Adjust intensity
Ia = I;
Ia(Ia > 49) = 49;
figure
imagesc(Ia);
colormap gray(256);
title('Adjusted Image');
%% Bandpass Kernel
H1 = fspecial('gaussian',[100,100],8); % *** Changed filter size
H2 = fspecial('gaussian',[100,100],2); % ***
H = H2-H1;
H = mat2gray(H);
figure;
imagesc(H);
colorbar;
colormap gray(256);
title('Bandpass kernel');
%% Edge Kernel
Hedge = imag(hilbert(H));
figure;
imagesc(Hedge);
colormap gray(256);
title('Edge Kernel');
%% Edge filtered image
G = sqrt(imfilter(Ia,Hedge,'replicate').^2 + imfilter(Ia,Hedge.','replicate').^2);
G = max(G(:)) - G;
imagesc(G);
colormap gray(256);
title('Inverse edge filtered image');
%% Shortest path
% Mid point
[r,c] = size(G);
r = floor(r/2);
c = floor(c/2);
% Min radius and max radius
min_radius = 100;
max_radius = 1000;
% Shortest path
[ path, energy, lastIndex, pathImage ] = ...
circularShortestPath(G, 100, [c,r], [min_radius,max_radius], [400,720*2]);
figure;
imagesc(I);
hold on;
plot(path(:,1),path(:,2),'r','LineWidth',2);
hold off;
colormap gray(256);
title('Shortest path');
%% Segment
figure
imagesc(I);
hold on;
fill(path(:,1),path(:,2),'r');
hold off;
colormap gray(256);
title('Mask')
%%
J = zeros(size(I));
mask = roipoly(J,path(:,1),path(:,2));
segmentedI = I .* mask;
figure;
imagesc(segmentedI);
colormap gray(256);
title('Segmented image');