Облак от точки, клъстер, откриване на петна

Имам двоично изображение, пълно с шумове. Открих обектите, оградени в червено, използвайки медианен филтър B = medfilt2(A, [m n])(Matlab) или medianBlur(src, dst, ksize)(openCV). Бихте ли предложили други методи за откриване на тези обекти по по-„академичен“ начин, например вероятностен метод, групиране и т.н.? въведете описание на изображението тук


opencv matlab cluster-analysis point-clouds
person askingtoomuch    schedule 10.03.2015    source източник

Отговори (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Този пример изглежда като самия сценарий, за който е проектиран DBSCAN. Много шум, но с добре разбрана плътност, и клъстери с много по-висока плътност, но произволна форма.

person Has QUIT--Anony-Mousse    schedule 10.03.2015
comment
мисля, че това е, което търся - person askingtoomuch; 11.03.2015

arrow_upward
1
arrow_downward

Можете да използвате всякакъв вид групиране тук и можете да започнете от k-означава едно. Можете да намерите доста добър пример от Matlab за начало.

person madbitloman    schedule 10.03.2015
comment
k-означава не е много стабилен спрямо. шум. - person Has QUIT--Anony-Mousse; 10.03.2015