Алгоритм обнаружения краев без потери цвета

Question

Я ищу алгоритм (C #) или некоторую информацию о том, как определить край какого-либо объекта на изображении (целью является меланома). Я нашел библиотеку AForge.NET, но мне нужно обнаружить edge without losing the image color. Приведенные ниже примеры были подготовлены с использованием Paint.NET

До:

после

Мне нужен только этот синий край (цвет внутри не имеет значения) или координаты этих синих пикселей

EDIT

Мэтью Чемберс был прав, преобразование изображения в градации серого повышает эффективность алгоритма. Первое результирующее изображение основано на исходном цветном изображении, а второе - на изображении в градациях серого. Синие пиксели соответствуют значению HSV <30. Вы можете увидеть различия самостоятельно. Спасибо, m8! </p>

Answer 1

Вам необходимо учесть несколько моментов, связанных с проблемой, которую вы пытаетесь решить.

Что такое край на картинке? Как правило, это когда цвет меняется с высокой скоростью. То есть от темноты к свету за короткое время.

Но тут возникает вопрос о том, какова на самом деле высокая скорость изменения цвета. Например, значения Red и Green могут оставаться неизменными, в то время как значение Blue изменяется с высокой скоростью. Будем ли мы считать это преимуществом? Это может произойти для любой комбинации значений RGB.

По этой причине изображения обычно преобразуются в оттенки серого для обнаружения края - в противном случае вы можете получить разные результаты для каждого значения RGB.

По этой причине простейшим подходом будет использование типичного алгоритма обнаружения контуров, который работает с изображением в градациях серого, а затем наложение результата на исходное изображение.

Answer 2

Учитывая изображения и вопрос, похоже, что вам не нужно обнаруживать края.
Вместо этого я бы использовал метод адаптивного порога, нашел бы каплю и, наконец, извлек из нее кромку.

Здесьэто код в Matlab, чтобы проиллюстрировать, что я имею в виду:

function FindThresh()
    i = imread('c:\b.png');
    figure;imshow(i);
    graythresh(i)
    th = graythresh(i(:,:,2))*255;
    figure;imshow(i(:,:,2)>th)
    i1 = imclose(i(:,:,2)>th,strel('diamond',3));
    figure;imshow(i1)
    e = edge(i1);
    indexes = find(e);
    [r,c]=ind2sub(size(i1),indexes)

    figure;imshow(e)
    figure;imshow(i);hold on; scatter(c,r);
end

и промежуточные результаты изображения:

Вы можете видеть, что это не идеально,но, немного улучшив его, вы получите более мощные результаты, чем при использовании обнаружения края, который не является стабильной операцией.

Answer 3

Вы можете преобразовать в цветовое пространство Lab, разделить каналы, выполнить код обнаружения края (как тот, который приведен в другом ответе) только на L-канале, а затем добавить каналы a и b.

Answer 4

Как насчет использования Edges класса:

// create filter
Edges filter = new Edges();
// apply the filter
var newImage = filter.Apply(orignalImage);

Затем выполните порог для newImages, наконец наложив newImage поверх originalImage.