血管增強新思路和存在的問題

新思路和存在的問題

在翻看以前找到的論文的時候看到了有趣的文章

《Low-Cost Hand Vein Pattern Recognition 》裏面給出這樣的效果圖

那麼這個效果對於我來說是不錯的。雖然解決的問題不一樣，但是很有啓發。繼續探索，它指向了另一篇文章（核心算法）

《A Direction-Based Vascular Pattern Extraction 》

這篇文章的核心是使用這樣的核來進行濾波

 

離散狀態：

 

 

 

濾波(卷積）

 

 

能夠得到這樣的結果（依然是局部的），a和f分別爲最初和最後結果

 

 

 

 

爲了嘗試實現這個效果，我做了以下實現

   

 //構建核
    Mat k11 = Mat(1,11,CV_64FC1,Scalar(0));
    Mat k17 = Mat(1,17,CV_64FC1,Scalar(0));
    k11.at<double>(0,0) = -1.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,1) = -1.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,2) = 2.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,3) = 4.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,4) = 16.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,5) = 32.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,6) = 16.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,7) = 4.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,8) = 2.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,9) = -1.0/(11*17);
    k11.at<double>(0,10)= -1.0/(11*17);
          
    k17.at<double>(0, 0) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 1) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 2) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 3) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 4) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 5) = 2.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 6) = 8.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 7) = 16.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 8) = 32.0/(11*17);
    k17.at<double>(0, 9) = 16.0/(11*17);
    k17.at<double>(0,10) = 8.0/(11*17);
    k17.at<double>(0,11) = 3.0/(11*17);
    k17.at<double>(0,12) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0,13) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0,14) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0,15) = -1.0/(11*17);
    k17.at<double>(0,16) = -1.0/(11*17);
//使用sepFilter2D進行卷積
sepFilter2D(tmp,tmp,CV_8UC1,k11.t(),k17)

 

但是結果很差，根本對不上

原圖

 

 

結果（普遍變黑，直方圖均衡不能提高效果）：理想結果

 

 

首先讓我驚訝的是這個結果是不錯的，要知道，原圖中黑色的是有效區域，而在結果中使用白色標註有效區域。這是如何做到的？這種結果和我對核心的使用有偏差。特別是原文中爲了方便DSP程序設計，採用了很多int值，在修改代碼的過程中，需要注意哪些？最後，這篇文章的效果是否是正確的？這種效果是否能用用於血管增強？

爲此做一下工作：

1 核的問題 寫出問題所在，是不是我理解錯了，放在answeropencv以及羣裏面和大家討論；

2 查看這篇文章的引用文章，看能否和相關作者聯繫；

3 從現有的資料入手，思考它這裏體現出的原理，看是否能夠有其他方法實現；以及  conventional methods