Я занимаюсь выявлением и классификацией болезней растений. сначала я делаю шаг предварительной обработки, затем сегментация изображения. В сегментации, я делаю удаление фона в изображении RGB, используя приложение цветного порога в Matlab. Затем я сделаю маскировку зеленых пикселей, пикселей, где уровень зеленого выше, чем красный и синий, идентифицируются и удаляются путем применения маски. Это основано на том факте, что эти зеленые пиксели, скорее всего, представляют здоровые участки на листьях. Таким образом, после удаления фона и зеленых пикселей область, оставленная на изображении, является областью нашего интереса. **
Как маскировать зеленые пиксели и как использовать пороговые значения из
удаление фона с помощью приложения color thresholder в matlab?
Пожалуйста, ответьте мне! Это мой основной код:
a = imread('LB.jpg');
subplot(2,3,1);
imshow(a);title('Input Image');
b = rgb2gray(a);
subplot(2,3,2);
imshow(b);title('Grey Image');
c = medfilt2(b,[3 3]);
subplot(2,3,3);
imshow(c);title('Filtered Image using 3*3 window');
[bw,rgb] = background_removal(a);
subplot(2,3,4);
imshow(bw);title('Binary Image');
subplot(2,3,5);
imshow(rgb);title('Background Removed');
И этот код удаляет фон с помощью цветного порога в matlab:
% Автоматически генерируется приложением colorThresholder 26 марта 2018 г.
% ------------------------------------------------- ------
function [BW,maskedRGBImage] = createMask(RGB)
% Convert RGB image to chosen color space
RGB = im2double(RGB);
cform = makecform('srgb2lab', 'AdaptedWhitePoint', whitepoint('D65'));
I = applycform(RGB,cform);
% Define thresholds for channel 1 based on histogram settings
channel1Min = 0.408;
channel1Max = 99.533;
% Define thresholds for channel 2 based on histogram settings
channel2Min = -27.701;
channel2Max = 14.325;
% Define thresholds for channel 3 based on histogram settings
channel3Min = 5.282;
channel3Max = 50.539;
% Create mask based on chosen histogram thresholds
BW = (I(:,:,1) >= channel1Min ) & (I(:,:,1) <= channel1Max) & ...
(I(:,:,2) >= channel2Min ) & (I(:,:,2) <= channel2Max) & ...
(I(:,:,3) >= channel3Min ) & (I(:,:,3) <= channel3Max);
% Initialize output masked image based on input image.
maskedRGBImage = RGB;
% Set background pixels where BW is false to zero.
maskedRGBImage(repmat(~BW,[1 1 3])) = 0;