eliminando el ruido en una imagen binaria usando openCV

Question

Había leído en un video en Visual Studio usando openCV y lo convertí a escala de grises, luego usé la función CV_THRESH_BINARY para convertirlo en una imagen binaria. Sin embargo, hay agujeros y ruido en los marcos. ¿Cuál es una forma simple de eliminar el ruido o los agujeros? He leído sobre las funciones Erode y Dilate en openCV, pero no tengo muy claro cómo usarlas. este es mi código hasta ahora. Si alguien puede mostrarme cómo incorporar la eliminación de ruido en mi código, sería muy apreciado.

#include "cv.h" 
#include "highgui.h" 

int main(int argc, char* argv) { 

CvCapture *capture = NULL; 
capture = cvCaptureFromAVI("C:\\walking\\lady walking.avi"); 
if(!capture){ 
    return -1; 
} 

IplImage* color_frame = NULL; 
IplImage* gray_frame = NULL ; 
int thresh_frame = 70; 

int frameCount=0;//Counts every 5 frames 
cvNamedWindow("Binary video", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 

while(1) { 
    color_frame = cvQueryFrame(capture);//Grabs the frame from a file 
    if(!color_frame) break; 
    gray_frame = cvCreateImage(cvSize(color_frame->width, color_frame->height),  color_frame->depth, 1); 
    if(!color_frame) break;// If the frame does not exist, quit the loop 

    frameCount++; 
    if(frameCount==5) 
    { 
     cvCvtColor(color_frame, gray_frame, CV_BGR2GRAY); 
     cvThreshold(gray_frame, gray_frame, thresh_frame, 255, CV_THRESH_BINARY); 
     cvShowImage("Binary video", gray_frame); 
     frameCount=0; 
    } 
    char c = cvWaitKey(33); 
    if(c == 27) break; 
} 

cvReleaseImage(&color_frame); 
cvReleaseImage(&gray_frame); 
cvReleaseCapture(&capture); 
cvDestroyWindow("Grayscale video"); 

return 0; 
} 

Answer 1

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: Es difícil dar una buena respuesta, ya que proporcionó muy poca información. Si publicó su imagen antes y después de la binarización, sería mucho más fácil. Sin embargo, intentaré dar algunos consejos.

Si los orificios son bastante grandes, entonces probablemente el valor del umbral sea incorrecto, intente aumentarlo o disminuirlo y verifique el resultado. Puede probar

cv::threshold(gray_frame, gray_frame, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU); 

Esto calculará el valor de umbral automáticamente. Si no puede encontrar un buen valor umbral, intente con algunos algoritmos de umbral adaptativo, opencv tiene la función adaptiveThreshold(), pero no es tan bueno.

Si los agujeros y el ruido son bastante pequeñas (unos pocos píxeles cada uno), puede probar algunos de los siguientes:

• Usando abertura (erosión, al lado de dilatación) para eliminar el ruido blanco y cierre (dilatación, próxima erosión) al pequeño ruido negro. Pero recuerde, esa apertura, mientras elimina el ruido blanco, también fortalecerá el ruido negro y viceversa.

• Median blur DESPUÉS de hacer umbrales. Puede eliminar pequeños ruidos, tanto en blanco como en negro, conservando los colores (la imagen seguirá siendo binaria) y, con posibles pequeños errores, formas. La aplicación de desenfoque mediano ANTES de la binarización también puede ayudar a reducir el ruido pequeño.

Answer 2

Usted puede intentar utilizar una función Smooth con CV_MEDIAN antes de hacer el umbral.