このX線画像から水平線を削除するにはどうすればいいですか？

Question

私はopencv（C++）の新機能です。このX線画像から水平線を削除したいと思います。でも、私は出来ません。

これらは私の画像です：

このタスクを解決する方法についてどのような考えを示唆していますか？または、インターネット上のどのリソースでヘルプを見つけることができますか？

これは単なるアイデアだ私のC++コード

src = imread("C:/Users/Alireza/Desktop/New folder (3)/11.bmp"); 
cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY); 
imshow("Original Image", gray); 
imwrite("Original Image.png", gray); 
normalize(gray, gray, 0, 250, NORM_MINMAX, -1, Mat()); 
threshold(gray, thresh, 170, 255, THRESH_BINARY_INV); 
vector< vector <Point> > contours;   
vector<Vec4i> hierarchy; 
int largest_contour_index = 0; 
int largest_area = 0; 
Mat alpha(src.size(), CV_8UC1, Scalar(0)); 
findContours(thresh, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); 
for (int i = 0; i< contours.size(); i++)         
{ 
double a = contourArea(contours[i], false); 
if (a>largest_area) 
{ 
largest_area = a; 
largest_contour_index =  i;                 
} 
} 
drawContours(alpha, contours,  largest_contour_index,Scalar(255),CV_FILLED, 8, hierarchy);   
vector<Mat> rgb; 
split(src, rgb); 
Mat rgba[4] = { rgb[0], rgb[1], rgb[2], alpha }; 
merge(rgba, 4, Tafrigh); 
imshow("Tafrigh", Tafrigh); 
imwrite("Tafrigh.png", Tafrigh); 

Answer 1

は、スペクトルを見て、2次元FFTを取る読むことができます。中心のy軸に沿ってたくさんの点が表示されます。これらの点を抑制し、逆変換し、垂直線はなくなります。

結果（私はC++とopencvがインストールされていないので）の下では、Pythonでスライダを使用して抑制する領域を変更します。それを擬似コードとみなしてください。わかりやすくするために、ここでは抑制されたピクセルとその隣接ピクセルとの間のスムーズな移行を行っていないので、これはまだかなり荒いです。

%matplotlib inline 
from __future__ import division 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as p 
from ipywidgets import * 

from scipy import misc 
f = misc.imread('xray_image_with_horizontal_lines.png') 

a=np.fft.fftshift(np.fft.fft2(f)) 

def process(kx,ky): 
    p.figure(figsize=(12,8)) 
    p.subplot(221) 
    p.imshow(f, cmap=p.cm.gray) 
    p.subplot(222) 
    p.imshow(np.abs(np.log(a)), cmap=p.cm.gray) 

    print np.shape(a) 
    b=np.zeros_like(a) 
    for i in range(639): 
     for j in range(406): 
      if not (320-kx<i<320+kx and (j<203-ky or j>203+ky)): 
       b[j,i]=a[j,i] 

    c=np.fft.ifft2(b) 
    p.subplot(223) 
    p.imshow(np.abs(np.log(b)), cmap=p.cm.gray) 
    p.subplot(224) 
    p.imshow(np.abs(c), cmap=p.cm.gray) 

interact(process, kx=[1,20,1],ky=[1,20,1]) 

Answer 2

：平均ラインを一定に保ちます。

cv::Mat image = cv::imread("Tf6HO.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 
vector<double> moyenne; 
double minval,maxval; 
minMaxLoc(image,&minval,&maxval); 
imshow("original",image); 
for (int i = 0; i < image.rows; i++) 
{ 
    double s=0; 
// Caluclate mean for row i 
    for (int j=0;j<image.cols;j++) 
     s += image.at<uchar>(i,j); 
// Store result in vector moyenne 
    moyenne.push_back(s/image.cols); 
} 
// Energy for row i equal to a weighted mean of row in [i-nbInf,i+nbSup] 
int nbInf=32,nbSup=0; 
for (int i = 0; i < image.rows; i++) 
{ 
    double s=0,p=0; 
    // weighted mean (border effect process with max and min method 
    for (int j = max(0, i - nbInf); j <= min(image.rows - 1, i + nbSup); j++) 
    { 
     s+=moyenne[j]*1./(1+abs(i-j)); 
     p+=1./(1+abs(i-j)); 
    } 
    // Weighted mean 
    s/=p; 
    // process pixel in row i : mean of row i equal to s 
    for (int j=0;j<image.cols;j++) 
     image.at<uchar>(i,j) =saturate_cast<uchar>((image.at<uchar>(i,j)-moyenne[i])+s); 
} 
imshow("process",image); 
waitKey(); 

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