解决提取的沙脊线不连续且噪音多问题，并修改代码。

Justheartyoung

代码：
from tifffile import imread, imwrite
from skimage import filters, feature, color, morphology
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取TIFF格式无人机影像数据
image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
# 转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 边缘检测，提取沙丘脊线
edges = filters.sobel(gray_image)
# 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
threshold = 0.02
binary = edges > threshold

# 使用腐蚀和膨胀操作消除噪音
binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(1))  # 腐蚀操作
binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(1))  # 膨胀操作
# 叠加沙脊线在原始影像上
overlay = np.copy(image)
overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
# 导出结果
imwrite('ed1sobel_02.tif', binary)
结果：

陶远航

要解决提取的沙脊线不连续且噪音多的问题，可以尝试调整阈值以及使用形态学操作进行处理。以下是修改后的代码：

1. from tifffile import imread, imwrite
   
2. from skimage import filters, feature, color, morphology
   
3. import numpy as np
   
4. 
   
5. # 读取TIFF格式无人机影像数据
   
6. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
7. 
   
8. # 转换为灰度图像
   
9. gray_image = color.rgb2gray(image)
   
10. 
    
11. # 边缘检测，提取沙丘脊线
    
12. edges = filters.sobel(gray_image)
    
13. 
    
14. # 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
    
15. threshold = 0.02
    
16. binary = edges > threshold
    
17. 
    
18. # 使用闭运算操作填充断裂部分，消除小块噪音
    
19. binary = morphology.binary_closing(binary, morphology.disk(2))
    
20. 
    
21. # 导出结果
    
22. imwrite('ed1sobel_02.tif', binary)
    

复制代码

在上述代码中，我将使用的形态学操作从腐蚀和膨胀改为了闭运算（binary_closing()），使用参数 morphology.disk(2) 来填充断裂部分并消除小块噪音。

请注意，调整阈值和使用形态学操作可能需要根据具体情况进行微调，以获得更好的结果。请确保指定的导出路径是正确的，并存储为适当的图像格式（如 .tif）。
如果问题已经解决，请设置最佳答案

学习编程中的Ben

【非代码部分】

标题：优化沙脊线提取结果的连续性和噪声问题，并修改代码

为了优化沙脊线提取结果的连续性和减少噪声，你可以尝试以下改进方法：

1. 调整阈值：通过适当调整阈值，可以实现更好的沙脊线提取效果。可以尝试不同的阈值值，直到达到较好的连续性和噪声控制效果。

2. 使用形态学操作：除了腐蚀和膨胀操作外，可以尝试使用开运算和闭运算来进一步处理二值化图像。开运算可以消除小的噪点，闭运算可以填充断裂的沙脊线。

3. 进行后处理：可以考虑使用基于区域的方法，如连通组件分析或断裂线连接，来处理提取结果，从而增强连续性。

根据这些改进方法，下面是经过修改的代码示例：

【代码部分】

1. from tifffile import imread, imwrite
2. from skimage import filters, feature, color, morphology
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. import numpy as np
5. from scipy import ndimage
7. # 读取TIFF格式无人机影像数据
8. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
9. # 转换为灰度图像
10. gray_image = color.rgb2gray(image)
11. # 边缘检测，提取沙丘脊线
12. edges = filters.sobel(gray_image)
13. # 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
14. threshold = 0.02
15. binary = edges > threshold
17. # 使用腐蚀和膨胀操作消除噪音
18. binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(1))  # 腐蚀操作
19. binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(3))  # 膨胀操作
21. # 进行闭运算填充断裂的沙脊线
22. binary = ndimage.binary_closing(binary)
24. # 标记连通区域并保留较大的区域
25. label_image, num_labels = ndimage.label(binary)
26. sizes = ndimage.sum(binary, label_image, range(num_labels + 1))
27. mask_sizes = sizes < 20000  # 只保留面积大于20000的区域
28. remove_pixel = mask_sizes[label_image]
29. binary[remove_pixel] = 0
31. # 叠加沙脊线在原始影像上
32. overlay = np.copy(image)
33. overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
35. # 导出结果
36. imwrite('ed1sobel_02.tif', overlay)

复制代码

在上述代码中，我添加了以下改进方法：

1. 调整了膨胀操作的参数，使用更大的结构元素(morphology.disk(3))，以填充断裂的沙脊线。

2. 引入了闭运算操作ndimage.binary_closing()，用于进一步填充断裂的沙脊线。

3. 使用连通组件分析(ndimage.label())和面积过滤来移除较小的噪声区域。

通过运行修改后的代码，你将得到针对连续性和噪声进行优化的沙脊线提取结果。

如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！

isdkz

问题描述：提取的沙脊线不连续且噪音多，需要解决这个问题并修改代码。

解决方案：
1. 针对沙脊线不连续的问题，可以尝试使用形态学操作来连接断开的线段。可以使用morphology.binary_closing函数来闭合沙脊线上的小孔和断开的线段。将以下代码添加到现有代码中：

1. binary = morphology.binary_closing(binary, morphology.disk(3))  # 闭合操作，连接断开的线段和填充小孔
   

复制代码

2. 针对噪音多的问题，可以尝试调整腐蚀和膨胀操作的参数来控制噪音的消除程度。可以尝试增大腐蚀和膨胀操作的结构元素大小，以便更好地消除噪音。将以下代码修改为合适的结构元素大小：

1. binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(3))  # 腐蚀操作，增大结构元素大小
   
2. binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(3))  # 膨胀操作，增大结构元素大小
   

复制代码

3. 修改完代码后，重新运行程序，查看结果是否满足要求。如果还有其他问题，可以进一步调整参数或尝试其他方法来解决。

修改后的代码如下：

1. from tifffile import imread, imwrite
   
2. from skimage import filters, feature, color, morphology
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. 
   
6. # 读取TIFF格式无人机影像数据
   
7. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
8. # 转换为灰度图像
   
9. gray_image = color.rgb2gray(image)
   
10. # 边缘检测，提取沙丘脊线
    
11. edges = filters.sobel(gray_image)
    
12. # 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
    
13. threshold = 0.02
    
14. binary = edges > threshold
    
15. 
    
16. # 使用腐蚀和膨胀操作消除噪音
    
17. binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(3))  # 腐蚀操作，增大结构元素大小
    
18. binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(3))  # 膨胀操作，增大结构元素大小
    
19. # 使用闭合操作连接断开的线段和填充小孔
    
20. binary = morphology.binary_closing(binary, morphology.disk(3))  # 闭合操作，连接断开的线段和填充小孔
    
21. # 叠加沙脊线在原始影像上
    
22. overlay = np.copy(image)
    
23. overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
    
24. # 导出结果
    
25. imwrite('ed1sobel_02.tif', binary)
    

复制代码

希望以上解决方案和修改的代码能够帮助您解决问题。如果还有其他问题，请随时提问。

Ewan-Ahiouy

你这个项目是干什么的呀？

Justheartyoung

Ewan-Ahiouy 发表于 2023-8-8 13:49
你这个项目是干什么的呀？

感兴趣吗？

Ewan-Ahiouy

Justheartyoung 发表于 2023-8-8 14:05
感兴趣吗？

好奇

Justheartyoung

Ewan-Ahiouy 发表于 2023-8-8 14:08
好奇

哈哈老哥 感兴趣可以加个联系方式 帮忙一起研究研究 请教请教您

Ewan-Ahiouy

Justheartyoung 发表于 2023-8-8 14:23
哈哈老哥 感兴趣可以加个联系方式 帮忙一起研究研究 请教请教您

我很拉的

不过就是想知道这是干嘛用的