Каков наиболее эффективный способ выделения связанной области в бинарном изображении с учетом точки, содержащейся в этой области?
У меня есть серия бинарных изображений с различным количеством 8-связных областей внутри них. Учитывая одну координату, лежащую в одной из этих областей, каков наиболее эффективный способ создать бинарное изображение, которое изолирует только связанную область, содержащую эту точку?
Например, имея верхнее изображение и единственную координату где-то в центральной области, как мне наиболее эффективно создать нижнее изображение?
В настоящее время я делаю это, используя прогрессивные операции imdilate с квадратным SE 3x3, пока не найду стабильное изображение. Однако этот метод кажется очень неэффективным, и, поскольку я выполняю подобные операции в своей программе миллионы раз, я хочу знать, могу ли я добиться большего успеха. Есть ли какие-нибудь советы от экспертов по обработке изображений?
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech ,ME,M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
Для этого специально создана морфологическая функция. Это вызов imreconstruct(). Вы передаете бинарное изображение и изображение маркера. Изображение маркера имеет по крайней мере один пиксель для всех больших двоичных объектов, которые вы хотите извлечь/не включать в свое двоичное изображение. Например, изображение маркера может быть ложным/0, кроме истинного/1 в одной единственной точке, которую вы упомянули. Любое пятно в бинарном изображении, в котором есть пиксель из изображения маркера, будет сохранено (извлечено). См. этот пример:
markerImage = false(size(binaryImage)); % Initialize to all false. markerImage(row, column) = true; % Set one pixel to be true.
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ
