木の輪郭検出について

木の輪郭検出を現在試みてはいるのですが、背景や地面などの要素により上手く検出できません。何か良い案があれば教えて欲しいです。

[Shunichi Kusano]

可能でしたら今試されている画像と現状の結果を添付いただき、具体的にどういうアルゴリズムを試していて、どこがうまくいってないかを記載していただくと、コメントも集まりやすいかと思います。

[蚊 石]

私の知識レベルでは、現状このレベルのプログラミングしかできません

%グレースケール処理
RGB = imread('test2.jpg'); %画像の読み込み
a = rgb2gray(RGB); %グレースケール化
%ノイズ除去
J = imnoise(a,'salt & pepper',0.02);
Kaverage = filter2(fspecial('average',3),J)/255;
GRAY = medfilt2(J);
%Sobelフィルタ
Sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; %x方向
Sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]; %y方向

%ノルム計算
Norm = zeros(size(GRAY,1),size(GRAY,2)); %ノルム格納配列

for i = 2:size(GRAY,1)-1 %行ループ
    for j = 2:size(GRAY,2)-1 %列ループ
        Localmat = [GRAY(i-1,j-1) GRAY(i,j-1) GRAY(i+1,j-1); GRAY(i-1,j) GRAY(i,j) GRAY(i+1,j); GRAY(i-1,j+1) GRAY(i,j+1) GRAY(i+1,j+1)]; %計算領域の輝度値
        Norm(i,j) = norm([sum(sum(double(Localmat).*Sobel_x)),sum(sum(double(Localmat).*Sobel_y))]); %ノルム計算,格納
    end
end

clear GRAY i j Sobel_x Sobel_y Localmat; %メモリ解放

%結果出力
Ave = mean(mean(Norm)); %ノルム平均値
Norm(Norm>=Ave) = 255; %平均値以上
Norm(Norm~=255) = 0; %平均値未満

Norm = uint8(Norm); %配列の型変換

imshow(Norm);

clear;

Answer 1

[Shunichi Kusano]

添付の画像拝見しました。

前提としてかなり難しいと思います。試されているのはグレースケール画像でのエッジ抽出かと思いますが、他に思いつくアプローチとしましては、色によるセグメンテーション(https://jp.mathworks.com/help/images/ref/colorthresholder-app.html?s_tid=srchtitle)、テクスチャによるセグメンテーション（https://jp.mathworks.com/help/images/texture-segmentation-using-texture-filters.html）くらいでしょうか。ただ、両方ともうまくいかない気がします。その場合は深層学習を試すしかないかと思います。

補足ですが、image processing toolboxをお持ちなら添付いただいたコードにあるエッジ抽出プログラムはedge関数で行うことができます。

https://jp.mathworks.com/help/images/ref/edge.html

[Kenta]

こんにちは、Kusanoさまのおっしゃるとおり、前提として難しそうですね。深層学習の活用も有用そうです。ただ、全自動でなく、若干のマニュアル操作が入っていいのなら、グラフカットのようなエネルギー最小化の方法なら、エッジなどのオーソドックスな画像解析よりも今回の課題では優位かもしれません。輪郭検出自体が最終目的ではないのなら、グラフカットなどでもよいかもしれません。

ちなみに、今回の課題はどのようなことが目的としてあるのでしょうか？教えていただけると幸いです。

[蚊 石]

返信ありがとうございます

今回の目的としては原木の歪みから価値を算出するというものです。

[Kenta]

なるほど、ありがとうございます。おもしろそうな課題ですね！

[蚊 石]

重ねて質問させていただきたいのですが、深層学習を行うにあたってどのような手法を試みたらよいのでしょうか