如何测量图像中像素的缺陷大小(自动)？

Question

因此，我有一个半导体的数字图像，其中有一个缺陷，我设法通过这样的分割技术来提取：

fig1 = imread('figure1.png');
imshow(fig1);

title('Original image', 'FontSize', 18);
%Gray image
fig1Gray = rgb2gray(fig1);



%Binary image
BW1 = imbinarize(fig1Gray,0.5);
imshow(BW1);
title('Binary image', 'FontSize', 18);

sr = strel('square',5);

%Dilation image
dilated1 = imdilate(BW1,sr);
imshow(dilated1);
title('Dilated image', 'FontSize', 18);

minus1 = ~(BW1-dilated1);
imshow(minus1);
title('Minus image', 'FontSize', 18);
imshowpair(minus1,BW1,'montage');

如何测量以像素为单位的缺陷区域的大小？

编辑:添加图像

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Answer 1

您可以使用布康康普进行集群：

CC = bwconncomp(~BW1)

返回以下结构：

CC = 

  struct with fields:

    Connectivity: 8
       ImageSize: [247 247]
      NumObjects: 1
    PixelIdxList: {[404×1 double]}

假设您的预处理阶段是正确的，缺陷区域的大小是：

length(CC.PixelIdxList{1})

您还可以使用区域道具：

fig1 = imread('figure1.png');
fig1Gray = rgb2gray(fig1);
BW1 = imbinarize(fig1Gray,0.5);
stats = regionprops(~BW1, 'Area');
biggest_area = max([stats.Area]);

结果: biggest_area = 404

用黄色标记区域：

Y = im2uint8(cat(3, ones(size(BW1)), ones(size(BW1)), zeros(size(BW1))));
fig1(~cat(3, BW1, BW1, BW1)) = Y(~cat(3, BW1, BW1, BW1));
figure;imshow(fig1)

输出：

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白色的声音看起来也是缺陷区域的一部分。

如果您需要包含一些探测区域，请使用imdialte：

BW2 = imdilate(~BW1, ones(5));fig1(cat(3, BW2, BW2, BW2)) = Y(cat(3, BW2, BW2, BW2));figure;imshow(fig1)

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