问MATLAB图像处理帮助！

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使用'imfilter‘过滤你的图像。使用'fspecial‘来定义你的过滤器。然后使用活动轮廓模型来分割大对象。谷歌‘活动轮廓matlab’。使用'polygon‘和area函数查找封闭轮廓的面积。

我可以推荐几种方法来做到这一点：

a)算术平均滤波器：

f = imfilter(g, fspecial('average', [m n]))

b)几何平均滤波器

f = exp(imfilter(log(g), ones(m, n), 'replicate')) .^ (1/(m*n))

c)谐波平均滤波器

f = (m*n) ./ imfilter(1 ./ (g + eps), ones(m, n), 'replicate');

其中n和m是掩码的大小(例如，您可以设置m=3 n=3)

为了补充hkf的答案，您可能需要对图像进行一些预处理，以使其更易于处理。

我认为你在减少噪音方面走在了正确的道路上。你的轮廓看起来相对容易检测-也许你可以简单地将你的图像二值化，应用imdilate，imclose和imerode的组合来处理伪影(这主要是试验和错误)，然后尝试检测轮廓。

然后，当然，挑战是找到一个适用于所有图像的食谱，而不仅仅是一个样本。