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Bilderkennung - Kristallgröße und Farbe |
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| keywee |
Forum-Fortgeschrittener
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Verfasst am: 12.06.2013, 13:31
Titel: Bilderkennung - Kristallgröße und Farbe
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Hallo Liebe Matlab Gemeinde,
Ich untersuche im Labor das Kristallwachstum zur Zeit (anbei eine Aufnahme). Um die Kristallgrößen und die Farbverteilung zu ermitteln brauche ich eine Matlab routine. Ich habe bereits ein wenig rumprobiert mit der canny funktion zur kantenerkennung dem erstellen von binaerbilder mit unterschiedlichen tresholds und dem anschliessenden auswerten mit regionprobs doch bisher ist kein ergebnis wirklich zufriedenstellend. hat ein bastler von euch vielleicht eine idee wie man an dieses Problem am besten heran geht. ich habe auch noch mehr bilder die ich bereit stellen könnte falls noetig.
Beste Grüße Kiwi
| Beschreibung: |
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Pyramid2.jpg |
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| Jan S |
Moderator
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Verfasst am: 12.06.2013, 15:46
Titel: Re: Bilderkennung - Kristallgröße und Farbe
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Hallo keywee,
Was genau ist denn "die Kristallgröße" und "die Farbverteilung"?
Du erklärst die bisher angewendeten Methoden nur grob und das Ergebnis nur mit "nicht wirklich zufriedenstellend". Das erlaubt noch nicht einen Verbesserungsvorschlag zu machen, weil wir ja noch nicht wissen, was genau "wirklich zufriedenstellend" ist. Bitte erkläre also noch mehr Details.
Gruß, Jan
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| keywee |
Themenstarter
Forum-Fortgeschrittener
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Verfasst am: 12.06.2013, 18:04
Titel:
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Hallo Jan,
Auf dem Bild sieht man verschiedene Kristalle. Im Anhang hierzu noch ein weiteres Image als Beispiel. Diese Kristalle sollen zum einen auf irgendeine weise gezählt werden. Damit man hinterher eine mittlere Kristalldichte pro Fläche angeben kann. Des weiteren sagt die Farbe der Kristalle etwas über die Kristallorientierung (physikalische Angelegenheit) aus.
Das beste wäre also die Größen und die dazu gehoerigen Farbbereiche zu zaehlen. Möglichst genau versteht sich!
der einfachste weg waere sicherlich nur die Farbe auszuwerten indem man das bild in ein ein-dimensionales array konvertiert und beispielsweise numerische intervalle definiert und sich den flächenanteil anguckt (Bsp:hell-grau 10% grau 30% schwarz 60%).
Für das Auge sind ja solche Körner sehr einfach ersichtlich jedoch ist selbst wenn man mit RGB oder HSV-Räumen spielt eine Erkennung der Körner gar nicht so einfach wie ich zuerst annahm. Hierzu auch im Anhang einmal das beste was ich mit der Kantenerkennung bisher hinbekomme und das auch nur bei diesem Bild grrr.
| Beschreibung: |
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| Dateiname: |
Matlab Kantenauswertung.jpg |
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1.11 MB |
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| Beschreibung: |
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| Dateiname: |
original.jpg |
| Dateigröße: |
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| Bluesmaster |
Forum-Century
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Verfasst am: 12.06.2013, 20:31
Titel:
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| Zitat: |
| Für das Auge sind ja solche Körner sehr einfach ersichtlich |
das sehe ich ehrlich gesagt nicht so. Ich habe etwas Erfahrung mit
Werkstoffen, Bruch und Schliffbildern und ich kann schon als
Mensch nicht genau beurteilen was ein Korn ist und was nicht.
-Ganz Ganz schlecht für die Algorithmenentwicklung-
Vielleicht könntest du mal ein Bild zeigen, dass weiter herausgezoomt ist
und einzelne Körner mit der Hand grob markieren.
Eins ist klar: Das Bild enthält massive Störungen. Mit einfachen Algorithmen
kommst du da nicht weit. Mit Binärbildern schon garnicht. Ich kenne einen
Versuch Fehler in Röntgenbildern von Schweißnähten zu erkennen.
Deutlich einfach als dein Problem. Es wurden Millionen investiert und man
hat es (zumindest heute) noch nicht geschafft.
Versuche erstmal verschiede Filter über das Bild zu jagen. Dann
schau ob die Aufgabe "einfacher" geworden ist dannach.
Schau auch mal nach ähnlichen Projekten und Ansätzen:
http://www.mathworks.com/matlabcent.....mage-segmentation-toolbox
http://www.mathworks.com/matlabcent.....y-triangulation-revisited
http://www.mathworks.com/matlabcent.....ng-delaunay-triangulation
http://www.mathworks.com/matlabcent.....ocal-curvature-properties
um nur einige zu nennen. Durchforste auch mal die Examples der
Computer Vision-Toolbox (falls vorhanden)
Gruß
Blues
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