Frangi 滤波器用作边缘检测器

Question

我试图使用 Frangi 过滤器从植物图像中提取所有茎。我想利用每个茎比叶子有更多类似血管的特性。 使用本文作为参考。

我的输入图像是这样的

这是我的 matlab 代码片段

 options=struct('FrangiScaleRange', [1 3], 'FrangiScaleRatio', 1, 'FrangiBetaOne', 0.5,...
       'FrangiBetaTwo', 2, 'verbose',true,'BlackWhite',true);
      [outIm,whatScale,Direction] = FrangiFilter2D(double(rgb2gray(img2)), options);
      outIm = uint8(outIm/max(outIm(:))*256);

这是输出

我知道可能还有其他方法来完成此任务，但我只是想知道为什么这种方法不起作用。

Answer 1

就 Frangi-filter 而言，正如已经讨论过的，你的茎和叶都是类似容器的，所以你不能简单地使用过滤器输出来区分它们。

但是，您可以：(i) 选择更好的尺度（大致适合您要检测的结构的尺度）和 (ii) 尝试不同的参数。

我尝试过，给定尺度

5 10 20 30

和 Frangi 参数

beta=0.5

和

c=100

[Frangi 等人：多尺度血管增强过滤，MICCAI 1998]

这就是我得到的：

以原始图像的逻辑单位进行缩放https://i.sstatic.net/s6wuE.jpg，已在 Photoshop 中转换为gray-8bpp。

您可以观察到以下内容。叶子的反应尺度比茎更高。也许这可能是一个线索。

编辑：

我查看了https://i.sstatic.net/eZwxg.png。 “边缘检测器”对明亮叶子的影响是由于 Frangi 的理论不足以适应二维：

• 3-D 血管：血管方向上的小特征值，其他两个正交方向上的两个高负特征值。
• 2-D 血管：血管方向上的小特征值，垂直于它的一个高负特征值。

相反

• 3-D 板：一个高负特征值，两个小特征值。

Answer 2

Frangi 滤波器测量图像区域的拉长程度，因此它将血管检测为“长”而不是“斑点”的对象。 论文中的示例图像的茎又窄又直（就像你的一样），叶子非常圆（与你的不同）。 由于叶子比论文中的更长、更薄，因此第一步的算法效果较差。 您的选择是：

(a) 对参数进行 futz（在 matlab 中，我相信它们是 FrangiAlpha 和 .FrangiBeta 参数）。 这些默认设置为 0.5，我认为你需要将它们设置得更低（这样你就必须更长更瘦才能算作茎）。

(b) 就像 @dasdingonesin 所说，论文有很多步骤，后面的 Hough Filter 步骤也会鼓励比 Frangi 过滤器考虑的更大规模的长连续线。

Answer 3

有谁知道如何获得弗兰吉过滤器中用于血管增强的最佳参数？ 感谢您在本主题中的富有洞察力的讨论。