ピーク検出技術を使用して 2D アレイで堅牢な足のセグメンテーションを実現するにはどうすればよいですか?

足セグメンテーションのための 2D 配列でのピーク検出

犬の足を表す 2D 配列を解剖学的サブ領域、局所最大値に自動的に分割するにはフィルタを使用することができます。このフィルターは、指定された近傍内で隣接するピクセルよりも高い値を持つピクセルを識別します。結果は、ピーク ピクセルを示す 1 と非ピーク ピクセルを示す 0 を持つバイナリ マスクです。

極大フィルターを使用してピークを検出するプロセスには、以下が含まれます。

1. 次を使用して近傍を定義します。 generate_binary_struct.
2. maximum_filter を使用して極大フィルターを適用します。
3. 浸食や XOR などの形態学的操作を使用して、極大マスクから背景を削除します。

問題で説明されている特定のシナリオでは、足の指を長方形のボックス内で検出する必要があるため、最初に 2x2 の近傍サイズが選択されました。しかし、その後の分析により、このサイズが常に適切であるわけではなく、小さな足では検出が見逃され、大きな足では重複して検出されることが判明しました。

この問題に対処するには、より適応的なアプローチは、近傍サイズに基づいて定義することかもしれません。足のサイズについて。これには、足の境界ボックスを計算し、ボックス サイズのパーセンテージを近傍サイズとして使用することが含まれる場合があります。あるいは、すべてのピークが検出されるまで近傍サイズを段階的に増加させる反復アプローチを使用することもできます。

さらに、分水嶺セグメンテーションや平均シフト クラスタリングなどのより高度な技術をピーク検出のために検討することもできます。これらの方法は、ノイズとさまざまなピーク サイズをより効果的に処理するため、さまざまなサイズや形状の足に適している可能性があります。

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