현재 발자국 인식 프로젝트를 사용하여 동물 신원을 연구 중입니다. 내 주요 임무는 자연 기질에서 채취 한 동물 발자국을 처리하고 발자국이 속한 동물을 확인하는 것입니다. 첫 번째 단계는 이미지를 사전 처리하고 ROI를 추출하는 것입니다. 처리 된 이미지에 많은 노이즈가 포함되어있어 여기서 문제가 발생합니다.이진화 된 동물 발자국 이미지의 잡음 제거 및 추출 방법
나는 전처리 단계를 모두 수행하여 노이즈를 줄 였지만 충분하지는 못했다. 아래 이미지는 내가 지금까지 성취 한 결과를 보여줍니다.
왼쪽에서 오른쪽 순으로 맨 위 줄의 첫 번째 이미지는 분류해야하는 동물 발자국의 예입니다. 두 번째 이미지는 시스템을 훈련시키고 동물 종 (이 경우 곰 종)을 분류하는 데 사용될 이미지의 한 예입니다. 첫 번째 행의 세 번째 및 네 번째 이미지는 테스트 이미지의 회색 음영 및 로그 변환을 각각 보여줍니다.
하단 행의 첫 번째 이미지는 이미지의 중간 흐림 효과이고 두 번째 이미지는 적응 형 임계 값을 나타냅니다. 세 번째 이미지는 이웃이없는 모든 픽셀이 제거 된 여덟 이웃 연결 테스트의 결과를 보여줍니다. 네 번째 이미지는 확장 후에 침식이 적용될 때 이미지를 보여줍니다. 마지막 이미지는 탐지 된 윤곽을 나타냅니다.
윤곽선을 사용하여 특정 영역보다 작은 윤곽선을 제거하려고했지만 이미지를 더 잘 나타내지 못했습니다. 가장 큰 윤곽선을 표시하면 전체 이미지가 표시됩니다.
연결된 구성 요소를 사용하면 높은 수준의 노이즈로 인해 많은 수를 감지합니다. 블롭 감지 작업을 시도했지만 다시 원하는 결과를 얻지 못했습니다.
이미지를 노이즈 제거하고 ROI를 추출하는 가장 효과적이고 효율적인 방법을 찾고 있습니다.
샘플 이미지 : 
