线简化图像处理

Question

我试图使用douglas-peucker算法来简化我的连接组件，我使用bwlabel获取连接的组件，然后将它发送到douglas algorithm.Here是我正在使用的算法的链接- 道格拉斯-派克算法matlab

这是我的密码-

clc;
image=imread('mmm1.jpg');
image = im2bw(image);

[imx imy]=size(image);
n1=zeros(imx,imy);
I=zeros(imx,imy);
L = bwlabel(image,8) ;%Calculating connected components
[r,c] = find(L==1);        %Using 1st connected component
n1=zeros(imx,imy);
rc = [r c];

[ps mm]     = dpsimplify(rc,1);          %Douglas-Peucker algorithm

 %To display original component 
%___________________________________________________________________  
[sx sy]=size(rc);
for j=1:sx
    x1=rc(j,1);
    y1=rc(j,2);
    n1(x1,y1)=1;
end
figure,imshow(n1);
%___________________________________________________________________
 %To display component after simplification 
 n1=zeros(imx,imy);
 [sx sy]=size(mm);
 for j=1:sx
    x1=rc(j,1);
    y1=rc(j,2);
    n1(x1,y1)=1;
 end
 figure,imshow(n1);

这是我最初的输入图像-

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这是我的1st组件，我应用了Douglas-Peucker算法-

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这是算法的结果-

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Douglas的代码可以在我提到的above.So，的链接中找到，我的问题是为什么整个组件的简化没有发生，我如何解决这个问题？

Answer 1

我相信你想要识别图像中有多少直线段。我做了一些类似的形态学击中，并能够分割这些品系，虽然不是在他们的全部长度。

我准备了一个垂直线结构元素(SE)，然后通过围绕它的中心旋转60度和120度来创建另外两个SE。我用这些SE来腐蚀原始图像，然后得到连接的组件。

im = imread('IWVlt.jpg');
bw = im2bw(im, graythresh(im));

% SEs
w = 15;
line = zeros(w);
line(:, round(w/2)) = 1;

bw1 = zeros(size(bw));

for i = 1:3
    bw1 = bw1 + imerode(bw, line);
    line = imrotate(line, 60, 'nearest');
end

[lbl, n] = bwlabel(bw1, 8);

figure, imshow(bw1)
figure, imshow(label2rgb(lbl))

结果，我得到了25个组件。通过改变代码中的w，您可以最小化错误。

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对于w=9，这是在检测所有段时所能得到的最小值w，我得到了26个分量。您可以过滤掉太小的组件。

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