Как рассчитать взвешенные (в градациях серого) центроиды кластеров пикселей, содержащихся в ограничивающих прямоугольниках на изображении - PullRequest
Новая
       51

Как рассчитать взвешенные (в градациях серого) центроиды кластеров пикселей, содержащихся в ограничивающих прямоугольниках на изображении

0 голосов
/ 20 мая 2019

Я написал некоторый код в MATLAB, который преобразует изображение (звезд) в изображение в градациях серого, а затем в двоичное изображение с использованием установленного порога, а затем маркирует каждый кластер пикселей (звезд), который находится выше этого порога.Маркировка производит вывод: например, 

[1 1 1 0 0 0 0 0 0
 1 1 0 0 0 2 2 2 0
 0 0 0 3 3 0 2 0 0
 0 0 0 3 3 0 0 0 0]

Таким образом, каждый кластер из 1, 2, 3 и т. Д. Представляет звезду.После этого код затем находит центроиды каждого кластера пикселей и рисует ограничивающую рамку вокруг каждого центроида (центрированного на центроиде) с площадью 8 х 8 пикселей.Ограничения ограничивающего прямоугольника устанавливаются путем нахождения xmax, xmin, ymax, ymin каждого вычисленного центроида, что включает либо добавление, либо вычитание 4 (пикселей) из координат x и y каждого центроида.

Взвешенный центроидвычисляется следующим образом:

x_coordinate_centroid = sum (x_coordinate. * pixel_values) / sum_pixel_values ​​y_coordinate_centroid = sum (y_coordinate. * pixel_values) / sum_pixel_values ​​

x / y_coordinate и значения пикселей в пределах для координат являютсякаждый ограничивающий прямоугольник.

Ограничивающий прямоугольник будет окружать область 8 x 8 пикселей (с заданными интенсивностями) на изображении в градациях серого, например: 

[100 100 100 90  20  20  0   0
 80  90  100 90  20  30  0   0
 50  70  100 70  30  0   20  0
 50  0   0   60  30  30  0   0
 0   0   0   0   0   0   0   0
 0   50  0   0   0   0   0   0
 0   40  0   0   0   0   0   0
 0   20  0   0   0   0   0   0]

Верхнее левое значение ([xmin, ymax]), например, может иметь координаты изображения [41, 14] и интенсивность 100.

Вывод из моего кода, например, может дать 5 ограничительных рамок на изображении в градациях серого.Теперь мне нужно написать код, который автоматически вычисляет взвешенный центроид каждой области ограничительной рамки.Я не уверен, как это сделать, у кого-нибудь есть идеи, как этого достичь?

Мой код для вычисления центроидов и их ограничительных рамок показан ниже. 


%% Calculate centroids of each labelled pixel cluster within binary image

N = max(B(:));    % total number of pixel labels generated in output array
sum_total = zeros(N,1);    % create N x 1 array of 0's
sum_yv = zeros(N,1);    % "
sum_xv = zeros(N,1);    % "
for xx=1:size(B,2)    % search through y positions
   for yy=1:size(B,1)    % search through x positions
      index = B(yy,xx);
      if index>0
          sum_total(index) = sum_total(index) + 1;
          sum_yv(index) = sum_yv(index) + yy;
          sum_xv(index) = sum_xv(index) + xx;
      end
   end
end
centroids = [sum_xv, sum_yv] ./ sum_total;    % calculates centroids for each cluster


x_lower_limits = centroids(:,1)-4;
y_lower_limits = centroids(:,2)+4;    % lower on image means larger y coord number
x_upper_limits = centroids(:,1)+4;
y_upper_limits = centroids(:,2)-4;    % higher on image means lower y coord number


x_lower_limits(x_lower_limits<1)=1;    % limit smallest x coord to image axis (1,y)
y_lower_limits(y_lower_limits>size(binary_image,1))=size(binary_image,1);    % limit largest y coord to image axis (x,517)
x_upper_limits(x_upper_limits>size(binary_image,2))=size(binary_image,2);    % limit largest x coord to image axis (508,y)
y_upper_limits(y_upper_limits<1)=1;    % limit smallest y coord to image axis (x,1)


width = x_upper_limits(:,1) - x_lower_limits(:,1);    % width of bounding box
height = y_lower_limits(:,1) - y_upper_limits(:,1);    % height of bounding box


hold on

for xl=1:size(x_lower_limits,1)
               r(xl)=rectangle('Position',[x_lower_limits(xl,1) y_upper_limits(xl,1) width(xl,1) height(xl,1)],'EdgeColor','r');


end
for i=1:size(centroids,1)
    plot(centroids(i,1),centroids(i,2),'rx','MarkerSize',10)
end
hold off


%%
...