MATLABのローパスフィルタを使ったヒストグラムの平滑化

Question

私は画像を持っていますが、私の目的は画像を二値化することです。私はローパスガウスフィルタで画像をフィルタリングし、画像の強度ヒストグラムを計算しました。

ヒストグラムのスムージングを実行して、2値化のしきい値を得ることができます。私はローパスフィルターを使用しましたが、うまくいかなかったのです。これは私が使用したフィルタです。

h = fspecial('gaussian', [8 8],2); 

誰でもこの手伝いできますか？ヒストグラムのスムージングに関するプロセスは何ですか？

imhist(Ig); 

ご協力いただきありがとうございます。

Answer 1

私は、画像上で他の計算を実行する前にノイズの多い背景ピクセルをMRIデータから除外するためにしきい値を計算しようとする、非常に似た問題に取り組んできました。私がしたのは、形状の正確なフィットを維持しながら、スムージングするためにヒストグラムにスプラインを当てていたことでした。私はフィッティングを実行するためにファイル交換からsplinefitパッケージを使用しました。私は一緒に扱われる画像のスタックのヒストグラムを計算しましたが、個々の画像で同様に動作するはずです。ヒストグラムデータの対数変換も使用されましたが、それはアプリケーションにとって有用なステップであるかもしれません。

[my_histogram, xvals] = hist(reshape(image_volume), 1, []), number_of_bins); 
my_log_hist = log(my_histogram); 
my_log_hist(~isfinite(my_log_hist)) = 0; % Get rid of NaN values that arise from empty bins (log of zero = NaN) 
figure(1), plot(xvals, my_log_hist, 'b'); 
hold on 
breaks = linspace(0, max_pixel_intensity, numberofbreaks); 
xx = linspace(0, max_pixel_intensity, max_pixel_intensity+1); 
pp = splinefit(xvals, my_log_hist, breaks, 'r'); 
plot(xx, ppval(pp, xx), 'r'); 

スプラインが微分可能であり、あなたが適切なしきい値を選ぶ手助けするために最大値と最小値を見つけるために有用である誘導体を得るためにppdiffを使用できることに注意してください。 numberofbreaksは、スプラインがヒストグラムを滑らかにするように比較的低い数値に設定されています。私は例では余白を使ってブレークを選んでいましたが、ヒストグラムのある部分が他の部分よりも大きな曲率を示していることが分かっていれば、その領域でより多くのブレークがあり、ヒストグラム

Answer 2

ヒストグラムを平滑化するには、1次元フィルタを使用する必要があります。これは、filter機能を使用して簡単に実行できます。次に例を示します。

I = imread('pout.tif'); 
h = imhist(I); 
smooth_h = filter(normpdf(-4:4, 0,1),1,h); 

もちろん、任意のスムージング機能を使用できます。平均は単にones(1,8)です。

ここでの目標は、画像を2値化するためのしきい値を見つけることだけであるため、大津の方法を使用するgraythresh関数を使用することができます。