Rimozione di caratteri non desiderati in un diagramma molecola organica

Question

Ho questa immagine:

Voglio rimuovere tutte le parti dell'immagine che non fanno parte della struttura molecola organica. Quindi, in questa particolare immagine, voglio rimuovere Process A e line below it. Ho provato a usare bwlabel per ottenere componenti connessi ma la struttura stessa non forma un singolo componente. Pertanto, la rimozione con quel metodo non è possibile. Qualche idea su come posso affrontare questo problema?

Answer 1

Ci sono due modi per avvicinarsi a questo, in base alle proprie preferenze.

Metodo # 1 - Utilizzando bwareaopen

un modo economico per fare questo sarebbe per invertire l'immagine in modo che i pixel degli oggetti sono bianchi, invece di nero, quindi di eseguire una chiusura morfologica sull'immagine e la rimozione di quelle aree che cadere sotto una certa quantità. La chiusura si unirebbe alle regioni disconnesse e approfittando del fatto che unire la "struttura" genererebbe una regione con una vasta area, è possibile soglia per l'area di ciascuna regione ed eliminare quelle regioni che scendono al di sotto di una certa quantità.

È quindi possibile ripristinare l'immagine originale eseguendo semplicemente un valore logico AND con l'immagine invertita e il risultato chiuso, quindi ripristinando questo risultato intermedio. L'effetto di ciò sarebbe che conserviamo solo i pixel che appartengono all'immagine originale a causa dell'operazione di chiusura che crea artificialmente pixel dell'oggetto. Nello specifico, l'unione delle regioni vicine della struttura creerebbe nuovi pixel oggetto e quindi l'esecuzione di un valore AND assicurerà che quei pixel non in comune con l'originale vengano rimossi. Dato che questo viene eseguito sul retro del risultato originale, il ripristino riporta al dominio originale dei pixel dell'oggetto che sono neri anziché bianchi.

Qualcosa di simile a questo:

%// Read in image from StackOverflow 
im = imread('http://i.stack.imgur.com/A7iT7.png'); 

%// Invert image 
im = ~im; 

%// Define 50 x 50 structuring element and close the image 
se = strel('square', 50); 
out = imclose(im, se); 

%// Remove regions whose areas fall below 10000 pixels 
out = bwareaopen(out, 10000); 

%// Remove out extraneous closing areas by ANDing with inverted image 
%// then reinvert to bring back to original label scheme 
out = ~(im & out); 

%// Show the image 
imshow(out); 

Riceviamo questa immagine:

Note

1. La funzione imclose si esibirà la chiusura morfologica per voi con un elemento strutturante definito da strel. Ho usato un quadrato 50 x 50 per garantire che abbiamo una finestra abbastanza grande per unire insieme i pixel degli oggetti vicini.
2. La funzione bwareaopen acquisisce un'immagine binaria e rimuove le aree le cui aree di pixel scendono al di sotto di una certa quantità. Dopo aver effettuato una chiusura, avrai due regioni collegate: la parte superiore dell'immagine con la struttura e la parte inferiore con il testo. Con la sperimentazione, 10000 pixel hanno rimosso la regione nella parte inferiore.

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Metodo # 2 - Utilizzare regionprops

correlati al metodo # 1, un metodo alternativo per fare questo ed essere la soglia agnostica è di andare con la vostra idea originale. Esegui l'operazione di chiusura, ma poi valuta le aree di ciascuna delle regioni collegate e seleziona quella con l'area più grande. Quello che consiglio è di usare regionprops in quel caso, che è una funzione che è specificamente progettata per analizzare le caratteristiche di regioni dell'immagine distinte. L'output sarà una struttura degli elementi N, dove N è il numero totale di oggetti unici e connessi trovati nell'immagine e ogni struttura contiene i campi di proprietà che desideri misurare nell'immagine. Nel tuo caso, specifica gli attributi 'Area' e 'PixelIdxList' che contengono le aree e le posizioni dei pixel principali delle colonne di ciascuna regione.

Si trova l'area massima complessiva e si utilizzano le posizioni dei pixel corrispondenti e si imposta una mappa di output con la quale è logico AND.

Qualcosa di simile a questo:

%// Read in image from StackOverflow 
im = imread('http://i.stack.imgur.com/A7iT7.png'); 

%// Invert image 
im = ~im; 

%// Define 50 x 50 structuring element and close the image 
se = strel('square', 50); 
out = imclose(im, se); 

s = regionprops(out, 'Area', 'PixelIdxList'); %// Apply regionprops 

%// Find the region with the max area 
[~,id] = max([s.Area]); 

%// Create an output mask with the largest area 
%// Make logical 
out = false(size(im)); 

%// Set pixels from largest area 
out(s(id).PixelIdxList) = true; 

%// Rest of the logic from before 
%// Remove out extraneous closing areas by ANDing with inverted image 
%// then reinvert to bring back to original label scheme 
out = ~(im & out); 

%// Show the image 
imshow(out); 

si dovrebbe ottenere esattamente gli stessi risultati come il primo metodo.

Answer 2

Seguendo l'ipotesi che il titolo dell'immagine è separato nello spazio dalla "immagine reale" abbastanza lontano:

Construct blob sfocando l'immagine, trovare i componenti collegati, prendere la parte superiore/più grosso (o qualche altra euristica dipende dai tuoi dati). Pertanto, prima di utilizzare un algoritmo di componente connesso, eseguire la preelaborazione:

1. Gauss/Filtro mediano (se necessario) e rilevamento del fronte.
2. Binarizzazione
3. operazioni morfologiche (erosione, dilatazione)
4. Macchia estrazione con euristiche (/ forma/posizione dimensione).

mentre 4. è un sostituto per i componenti collegati (che non è obbligatorio). È possibile cercare altri metodi sotto la parola chiave blob extraction o text extraction. Questo è un abbozzo di ciò che vorresti fare "nel caso generale". Quali passi portano la migliore soluzione ai tuoi dati, quindi dovrai sperimentare un po '.