アドバイス

Question

をマッピングし、私はGoogleマップからダウンロードした画像を見ることでできるようになりますいくつかのコードを開発するために探しています、土地を描いている画像のどの部分と描いている部分分類海。

私はコンピュータビジュアルと機械学習の初心者ですから、私はこのテクニックのためのいくつかの指針やAPIを探しています（私はこのソリューションのコードを探していません）。

私がこれまでにいくつかを持っているもの：

• エッジ検出は、（独自に）多くの助けにはならないことがあります。それは海岸の非常に素敵な概要を与えるが、表面上のアーティファクトが/海の上（雲、船、などのようなもの）土地の質量のための偽陽性を与える可能性があります。 （明らかに、海が陸より青い飽和のはるかに高いレベルを有するように）

任意の助けがある海またはされていないの非常に良好な指標を与えることができる画像の青のカラー要素を抽出

もちろん、大変感謝しています。 （似た何かをしたいことがあり、誰のための）

EDIT：

• は、地図画像をフェッチ（ない衛星 写真、これらがするあまり ノイズ/アーティファクトを持って に静的GoogleマップのAPIを使用します正確）。 例url- http://maps.google.com/maps/api/staticmap?sensor=false&size=1000x1000&center=dover&zoom=12&style=feature:all|element:labels|visibility:off&style=feature:road|element:all|visibility:off
• 私はしきい値画像を生成するために、Image processing labを使用しました。 >青のチャネルフィルタを抽出して二値化適用する - - >大津しきい値をIは、正規化されたRGBを適用します。これは割り当てた、あなたはセグメンテーションアルゴリズムを探しているしきい値値（algorithmは非常に賢いですので、私は水を泥それを説明しようとはしません）

Answer 1

は、私はあなたがそうでなければ、船や他のアーティファクトについて書かれていませんGoogleマップの衛星ビュー画像を使用していると仮定します。

あなたはすでに単に青の画像部分を抽出しようとするのは良い考えかもしれません言ったように。 ちょうどRGB画像の青チャンネルを見て森以来、（私は試してみました）仕事に行くされていないので、上の水の良いしきい値を与えることはありません持ちます。

画像をYCbCrの色空間に変換し、そこでクロミナンスチャンネルを見てみることができます。

この例では、Googleマップのスクリーンショットを作成しました。私はそれをMatlabのYCbCrに変換し、ちょうどCbチャンネルを取った。

その後、見つけることが硬くなりすぎはずのも設定されたしきい値により、この画像を2値化することができます。 モルフォロジー演算子を使用できる小さなアーティファクトが残っています（イメージを何度も開く）。 これは小さなアーチファクトを取り除き、土地の部分と水の部分を残すべきです。

はそれが役に立てば幸い...いない場合は、求めておいてください...

EDIT

私はMathWorks社のMATLAB内の別のスクリーンショットで再び試してみた：

1. 変換イメージYCbCr colorspaceへ
2. ちょうどCbチャンネルを見てください
3. Cbの画像を見つけるのは固定かiか.E二部ヒストグラム
4. に適切なしきい値Lが

に小さなノイズを除去するために私が作った原画像開口または他のフィルタを実行発見大津の方法。

を適用した後にCbイメージのしきい値：

私はちょうど閾値を手作業で選択しました...より良い結果が得られるかもしれませんが、しきい値がより良くなるように見えるかもしれません...しかし、これは川と海からのさまざまな水の色にも作用するはずです。

Answer 2

をいじるすることなくextremley有用な画像を生成しました各ピクセルは2つのクラス（土地、海）の1つになります。最も簡単なアプローチの1つは、しきい値処理を使用することです。 >トンt

pixel value場合

1. がしきい値を定義 - >割り当てるピクセルが
他
2. 海にピクセルを割り当てるに着陸する
（通常は、あなたがピクセルクラスを追跡するビットマップを、持っています）

土地と海の質量を簡単に区別できる場合、このアプローチは最も効果的ですので、ピクセルのhue valueを比較することをお勧めします（青と緑の間のしきい値を見つける）。