应用Canny边缘检测前的图像预处理

Question

我下面有一个房间的图像，我想检测所有的墙壁边缘。我尝试过许多不同的滤波器组合(双边、高斯、拉普拉斯等)。最好的组合似乎是

• 将图像转换为灰度
• 应用双边过滤器
• 运行Canny边缘检测过程
• 再加两个双边过滤器以消除任何噪音。
• 应用膨胀过滤器“堵塞”边缘的任何孔。

我遇到的问题是，无论我尝试过什么，我永远也无法得到一个明显的直线边缘，它穿过靠近天花板的墙壁。我尝试了许多方法试图使边缘变暗，但没有效果。有一个应用程序商店，检测这一边缘，所以我知道它可以做，我只是不知道我需要应用什么预处理过滤器，希望有人能指出我的正确方向。

cv::Mat edgeFrame;
cv::Mat grayImage;
cv::Mat blurFrame;
outputFrame=inputFrame.clone();

getGray(inputImage, grayImage);
cv::bilateralFilter(grayImage, blurFrame, 9,80, 80);
cv:Canny(blurFrame, edgeImage,100, 110,5);
cv::bilateralFilter(edgeImage, blurFrame, 21 , 80, 80);
cv::bilateralFilter(blurFrame, edgeImage,21, 100, 150);
int dilation_size =1;
Mat element = getStructuringElement( MORPH_ELLIPSE,
                                    Size( 2*dilation_size + 1, 2*dilation_size+1 ),
                                    Point( dilation_size, dilation_size ) );
dilate( edgeImage, outputFrame, element );

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Answer 1

问题是这些边缘的阴影，这是由这样的事实，即照明完全来自太阳透过窗户，而没有光源在房间内。此外，图片是相对黑暗的，因此它的直方图将集中在较低的一面。话虽如此，我将应用直方图均衡化作为第一步，将强度扩展到整个范围0-255，然后，在精明的范围内应用一个相对较大的西格玛(高斯模糊)，以抑制高频边缘。

更新: 1)灰度值

2) histeq

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3)精明

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事实上，虽然histeq增加了对比度，但在这里却无能为力，因为在门上方的那个区域，梯度几乎为零，从第二张图片中可以很好地看到。