V. Segmentace obrazu pomocí prahování a pomocí Houghovy transformace

Úkol

Segmentujte obraz do dvou oblastí. Obraz byl velmi poškozen Gaussovským šumem. Původní obraz obsahoval dvě oblasti s konstantním jasem. Oblasti byly rozděleny přímkou.

Užitečné linky

• Tutorial o hledání přímek pomocí Houghovy transformace v Matlabu. Velmi pěkné.
• Hough Transform malinko teorie.
• Hough Transform trochu podrobnejsi povidani.
• Hough Transform prakticky.

Segmentace pomocí histogramu

1. Pokuste se odstranit šum lineární filtrací.
   • mask = fspecial('Gaussian',13,9);
   • IM = filter2(mask,IM,'same');
2. Vykreslete jasový histogram. imhist
3. Ručně určete práh.
4. Spočtěte povrch jednotlivých oblastí (počty pixelů náležící jednotlivým oblastem)

Segmentace pomocí nalezení dělící přímky

1. Pokuste se odstranit šum lineární filtrací.
   • mask = fspecial('Gaussian',13,9);
   • IM = filter2(mask,IM,'same');
2. Nalezněte v obraze hrany pomocí Cannyho detektoru. Threshold nechte nastavit automaticky. Hledejte hrany v obraze filtrovanem pomoci:
   • IM2 = filter2(mask,IM,'valid'); % !!! filtruje se tedy podruhe!!!
   • IMedge = edge(IM2,'canny');
3. Pomocí Houghovy transformace nalezněte v hranovém obraze nejdelší přímku. Pro implementaci můžete s výhodou použít funkci radon, která počítá radonovu tranformaci. Pomocný text s jednoduchým příkladem.
4. Segmentujte obraz pomocí této přímky. Spočtěte povrch jednotlivých oblastí (počty pixelů náležící jednotlivým oblastem)

Odevzdání

Součástí odevzdání bude:

1. Segmentovaný obraz. Čili obraz s rozdílně obarvenými regiony.
2. Počty pixelů v jednotlivých oblastech (velikost oblasti).