OpenCV實(shí)現(xiàn)低對(duì)比度圖像臟污區(qū)域檢測(cè)
1. 低對(duì)比度圖像臟污區(qū)域檢測(cè)
先上圖:


第一張圖如果不是標(biāo)注結(jié)果,我都沒(méi)有發(fā)現(xiàn)臟污區(qū)域在哪里,第二張圖還清晰一些,基本可以看出來(lái)圖像靠近左邊緣的位置有偏暗的區(qū)域,這就是我們所說(shuō)的臟污區(qū)域了,也是我們要檢測(cè)的區(qū)域。
標(biāo)注結(jié)果圖:


2. 實(shí)現(xiàn)方法介紹
這里介紹兩種實(shí)現(xiàn)方法,
第一種是用C++實(shí)現(xiàn)參考博文的方法,即利用梯度方法來(lái)檢測(cè),具體步驟如下:
- 對(duì)圖像進(jìn)行高斯模糊去噪,梯度計(jì)算對(duì)噪聲很敏感;
- 調(diào)用Sobel函數(shù)計(jì)算圖像在x,y方向梯度;
- 調(diào)用convertScaleAbs函數(shù)將x,y梯度圖像像素值限制在0-255;
- 調(diào)用addWeight函數(shù)將x,y梯度圖像融合;
- 調(diào)用threshold函數(shù)對(duì)融合圖像進(jìn)行二值化;
- 使用先腐蝕、后膨脹的形態(tài)學(xué)處理方法對(duì)二值圖像進(jìn)行非臟污區(qū)域過(guò)濾;
- 調(diào)用findContours方法查找臟污區(qū)域輪廓。
第二種方法是本人根據(jù)提高圖像對(duì)比度思路實(shí)現(xiàn)的,具體步驟如下:
8. 對(duì)圖像進(jìn)行高斯模糊去噪;
9. 使用局部直方圖均衡化方法來(lái)提高圖像對(duì)比度;
10. 使用OTSU二值化閾值方法來(lái)粗略分割臟污區(qū)域;
11. 對(duì)二值圖像使用腐蝕的形態(tài)學(xué)操作過(guò)濾掉部分非臟污區(qū)域;
12. 調(diào)用findContours方法查找臟污區(qū)域輪廓。
3. C++源碼實(shí)現(xiàn)
#include <iostream>
#include <opencv2\imgcodecs.hpp>
#include <opencv2\core.hpp>
#include <opencv2\imgproc.hpp>
#include <opencv2\highgui.hpp>
#include <vector>
int main()
{
using namespace cv;
std::string strImgFile = "C:\\Temp\\common\\Workspace\\Opencv\\images\\led1.jpg";
Mat mSrc = imread(strImgFile);
CV_Assert(mSrc.empty() == false);
Mat mSrc2 = mSrc.clone();
CV_Assert(mSrc2.empty() == false);
Mat mGray;
cvtColor(mSrc, mGray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(mGray, mGray, Size(5, 5), 1.0);
Mat mGray2 = mGray.clone();
CV_Assert(mGray.empty() == false);
imshow("gray", mGray.clone());
//方法1:利用梯度變化檢測(cè)缺陷
Mat mSobelX, mSobelY;
Sobel(mGray, mSobelX, CV_16S, 1, 0, 7);
Sobel(mGray, mSobelY, CV_16S, 0, 1, 7);
convertScaleAbs(mSobelX, mSobelX);
convertScaleAbs(mSobelY, mSobelY);
Mat mEdge;
addWeighted(mSobelX, 1, mSobelY, 1, 0, mEdge);
imshow("edge", mEdge);
Mat mThresh;
threshold(mEdge, mThresh, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
imshow("thresh", mThresh);
Mat kernel1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11));
CV_Assert(kernel1.empty() == false);
Mat mMorph;
morphologyEx(mThresh, mMorph, MORPH_ERODE, kernel1);
imshow("erode", mMorph);
Mat kernel2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
morphologyEx(mMorph, mMorph, MORPH_DILATE, kernel2);
imshow("dilate", mMorph);
std::vector<std::vector<Point>> contours;
findContours(mMorph, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
float area = contourArea(contours[i]);
if (area > 200)
{
drawContours(mSrc, contours, i, Scalar(0, 0, 255));
}
}
imshow("result1", mSrc.clone());
//方法2: 利用局部直方圖均衡化方法檢測(cè)缺陷
Ptr<CLAHE> ptrCLAHE = createCLAHE(20, Size(30, 30));
ptrCLAHE->apply(mGray2, mGray2);
imshow("equalizeHist", mGray2);
Mat mThresh2;
threshold(mGray2, mThresh2, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
CV_Assert(mThresh2.empty() == false);
imshow("thresh", mThresh2);
Mat kernel2_1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(9, 9));
Mat mMorph2;
morphologyEx(mThresh2, mMorph2, MORPH_ERODE, kernel2_1);
CV_Assert(mMorph2.empty() == false);
imshow("morph2", mMorph2);
std::vector<std::vector<Point>> contours2;
findContours(mMorph2, contours2, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
for (int i = 0; i < contours2.size(); i++)
{
float area = contourArea(contours2[i]);
if (area > 200)
{
drawContours(mSrc2, contours2, i, Scalar(0, 0, 255));
}
}
imshow("result2", mSrc2);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
system("pause");
return 0;
}
4.結(jié)果
梯度方法檢測(cè)結(jié)果:


局部直方圖均衡化方法檢測(cè)結(jié)果:


總結(jié)
相對(duì)于梯度方法,局部直方圖均衡化方法需要特別注意局部窗口大小參數(shù)以及閾限值參數(shù)的選擇,本人也是嘗試了多次才達(dá)到比較好的效果。再一次體會(huì)到傳統(tǒng)圖像處理的痛處,沒(méi)有通用的參數(shù)適用于所有的應(yīng)用實(shí)例,不同的場(chǎng)景要配置不同的參數(shù)才能達(dá)到想要的結(jié)果。
參考
https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd62291
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