如何找到图像中最密集的区域？

[poster]

考虑像黑白图像此



我要做的是找到白点最密集的区域。在这种情况下，有20-21个这样的密集区域（即，点的簇构成一个密集区域）。

谁能给我任何有关如何实现的提示？



回答：

如果可以访问“ 图像处理工具箱” ，则可以利用其中包含的许多过滤和形态学操作。使用函数imfilter ， imclose和imregionalmax ，这是解决问题的一种方法：

% Load and plot the image data: imageData = imread('lattice_pic.jpg'); % Load the lattice image subplot(221); imshow(imageData); title('Original image'); % Gaussian-filter the image: gaussFilter = fspecial('gaussian', [31 31], 9); % Create the filter filteredData = imfilter(imageData, gaussFilter); subplot(222); imshow(filteredData); title('Gaussian-filtered image'); % Perform a morphological close operation: closeElement = strel('disk', 31); % Create a disk-shaped structuring element closedData = imclose(filteredData, closeElement); subplot(223); imshow(closedData); title('Closed image'); % Find the regions where local maxima occur: maxImage = imregionalmax(closedData); maxImage = imdilate(maxImage, strel('disk', 5)); % Dilate the points to see % them better on the plot subplot(224); imshow(maxImage); title('Maxima locations'); 这是上面的代码创建的图像：



为了让事情看起来不错，我只是一直在尝试为高斯滤波器（使用创建的参数的几个不同的组合fspecial ）和结构元素（使用创建strel ）。但是，一点点尝试和错误就产生了非常不错的结果。

注意：从imregionalmax返回的图像并不总是只有单个像素设置为1（以表示最大值）。输出图像通常包含像素簇，因为输入图像中的相邻像素可以具有相等的值，因此都被视为最大值。在上面的代码中，我还用imdilate了这些点，以使其更易于在图像中看到，这使以最大值为中心的像素簇更大。如果要将像素簇减少为单个像素，则应删除散光步骤并以其他方式修改图像（向结果中添加噪点或对其进行过滤，然后找到新的最大值，等等）。



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