信息处理 - 检测噪声图像中小斑点的技术 - 吾爱随笔录

我正在尝试编写一个程序，该程序使用计算机视觉技术来检测（和跟踪）非常嘈杂的图像流中的微小斑点。我的数据有两种类型：一组图像没有那么嘈杂，我只是用它来尝试不同的技术，而另一组图像比较嘈杂，这就是最终需要进行检测的地方。以下是一些高噪声图像的示例。需要检测的斑点是图像中心附近的小黑点。

最初，我从 OpenCV 中的一个简单的轮廓/斑点检测技术开始，这并不是很有帮助。最终，我转向了诸如使用形态算子“打开”图像之类的技术，然后执行高斯斑点检测的拉普拉斯算子来检测感兴趣的区域。对于图像的低噪声版本，这给了我更好的结果，但在涉及高噪声版本时却失败了：给了我太多的误报。这是来自低噪声图像的结果（请注意输入图像被反转）。

我当前在 MATLAB 中基于 LoG 的方法的代码如下：

while ~isDone(videoReader)
    frame = step(videoReader);
    roi_frame = imcrop(frame, [660 410 120 110]);

    I_roi = rgb2gray(roi_frame);
    I_roi = imcomplement(I_roi);
    I_roi = wiener2(I_roi, [5 5]);
    background = imopen(I_roi,strel('disk',3));

    I2 = imadjust(I_roi - background);
    K = imgaussfilt(I2, 5);
    level = graythresh(K);
    bw = im2bw(I2);

    sigma = 3;    
    % Filter image with LoG
    I = double(bw);
    h = fspecial('log',sigma*30,sigma);
    Ifilt = -imfilter(I,h);

    % Threshold for points of interest
    Ifilt(Ifilt < 0.001) = 0;
    % Dilate to obtain local maxima
    Idil = imdilate(Ifilt,strel('disk',50));

    % This is the final image
    P = (Ifilt == Idil) .* Ifilt;

有什么方法可以改进我目前的检测技术，使其适用于具有大量背景噪声的图像？还是有更适合此类图像的技术？