Облако точек, кластер, обнаружение больших двоичных объектов

У меня есть бинарное изображение, полное шумов. Я обнаружил объекты, обведенные красным, с помощью медианного фильтра B = medfilt2(A, [m n])(Matlab) или medianBlur(src, dst, ksize)(openCV). Не могли бы вы предложить другие методы обнаружения этих объектов более «академическим» способом, например, вероятностный метод, кластеризация и т. д.? введите здесь описание изображения


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

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Этот пример выглядит как сценарий, для которого был разработан DBSCAN. Много шума, но с хорошо понятной плотностью, и кластеры с гораздо большей плотностью, но произвольной формы.

person Has QUIT--Anony-Mousse    schedule 10.03.2015
comment
я думаю, это то, что я ищу - person askingtoomuch; 11.03.2015

arrow_upward
1
arrow_downward

Вы можете использовать любой тип кластеризации здесь и можете начать с k-средних. Вы можете найти довольно хороший пример из Matlab для начала.

person madbitloman    schedule 10.03.2015
comment
k-means не очень надежен. шум. - person Has QUIT--Anony-Mousse; 10.03.2015