Comment détecter un contour particulier dans un graphe MATLAB?

Question

Je suis en train d'extraire un plan particulier d'une parcelle Matlab pcolor (généré à partir d'une matrice nommée M qui est téléchargé ici aussi) comme le montre cette image.

^{Fig originale Terrain}

Cependant, je voudrais extraire le seul contour , comme indiqué ici:

^{Fig. Terrain requis}

La ligne de couleur jaune est celui que je voudrais extraire et est mis en évidence ici à des fins d'illustration.

Mais je reçois le résultat comme suit:.

^{Figure Obtenu Terrain}

Je ne nécessitent pas d'autres bits/encombrement en dehors de la courbe.

J'applique le code suivant sur le matrix M pour obtenir le résultat erroné.

[~, threshold] = edge(M, 'sobel'); 
fudgeFactor = 0.6; 
BWs = edge(M,'sobel', threshold * fudgeFactor); 
se90 = strel('line',6,70); 
se0 = strel('line',3,90); 
BWsdil = imdilate(BWs, [se90 se0]); 
BWnobord = imclearborder(BWsdil,18); 
seD = strel('cube',3); 
BWfinal = imerode(BWnobord,seD); 
BWfinal = imerode(BWfinal,seD); 
pcolor(BWfinal);colormap(jet); shading interp; colorbar; 

Comment obtenir le contour uniquement si nécessaire? Dois-je utiliser des filtres de détection de bord ou dois-je effectuer un lissage avant d'appliquer des filtres? MISE À JOUR: J'ai appliqué un filtre de guassian et j'ai obtenu l'image suivante:

Le bruit dans les parties supérieures existe toujours. Je veux seulement que la courbe soit extraite. Image after applying a Gaussian filter

sigma = 30; 
smoothImage = imgaussfilt(M,sigma); 
smoothGradient = imgradient(smoothImage,'CentralDifference'); 
pcolor(smoothGradient);colormap(jet); shading interp; colorbar; 

Answer 1

Vous pourriez faire quelque chose comme cela, bien que ce n'est pas vraiment mathématiquement son et est en quelque sorte codé en dur pour la matrice particulière que vous avez fourni ..

clear; close all; clc; 
load('Matrix M.mat'); 

M(181:182,:)=0; % some noise (?) you can skip this line, it will still work.. 
M(M>0)=1; % binary 

% smoothing 
sigma = 10; 
gauss_submatrix = imgaussfilt(M, sigma); 

% thresholding 
threshold = 0.05; 
gauss_submatrix(gauss_submatrix<threshold) = 0; 
gauss_submatrix(gauss_submatrix>=threshold) = 1; 

% getting the boundary 
a = cumsum(gauss_submatrix); 
[rows, cols] = find(a==1); 

figure; 
hold on; 
imagesc(M(1:450,:)); 
line(cols, rows); 
hold off; 
ylim([0 450]); 
xlim([0 size(M, 2)]); 

Vous pouvez jouer avec le sigma et le threshold pour rapprocher la frontière de ce que vous désirez réellement.