要區分一張圖片中的網狀圖（如網格結構或規則紋理）和噪點（隨機分布的干擾像素），需結合圖像預處理、特征提取和分割算法。以下是系統化的解決方案，分階段說明關鍵技術和算法選擇：

🔍 一、預處理：抑制噪聲并增強結構

1. 自適應濾波去噪
   ? 中值濾波：適用于椒鹽噪聲，保留邊緣但平滑孤立噪點（如3×3或5×5窗口）。

   ? 非局部均值（NLM）：利用圖像全局相似性，在保留紋理的同時降噪，適合高斯噪聲。

   ? 小波閾值去噪：通過分解高頻/低頻分量，對高頻系數閾值處理，有效分離噪聲與結構。

2. 對比度增強
   使用直方圖均衡化或CLAHE（限制對比度自適應直方圖均衡）提升網格與背景的對比度，便于后續分割。

?? 二、特征提取：區分網格與噪點

1. 紋理分析
   ? 局部二值模式（LBP）：計算局部紋理特征，網格區域表現出規律性模式，而噪點則無序。

   ? 灰度共生矩陣（GLCM）：提取對比度、能量等統計量，量化網格的周期性紋理。

2. 結構特征
   ? 邊緣檢測：用Canny或Sobel算子提取邊緣，網格會形成連續、閉合的線條，噪點則零散。

   ? 霍夫變換：檢測直線或圓形，適用于規則網格（如棋盤格）的定位。

🧩 三、分割算法：分離網格與噪聲區域

1. 基于圖論的分割
   ? 歸一化切割（Normalized Cut）：將像素映射為圖節點，邊權重基于相似度（顏色/位置），最小化子圖間相似性，適合復雜背景下的網格分割。

   ? 示例代碼（Python）：
   from skimage import graph, segmentation
   labels = segmentation.slic(image, compactness=30, n_segments=400)
   g = graph.rag_mean_color(image, labels)
   segments = graph.cut_normalized(labels, g)

2. 改進的分水嶺算法
   ? 標記控制分水嶺：通過距離變換確定網格線種子點（局部極大值），避免過分割。

   ? 步驟：

   1. 二值化圖像 → 2. 計算距離變換 → 3. 標記前景（網格）/背景 → 4. 應用分水嶺。
      ? OpenCV實現：
      import cv2
      dist_transform = cv2.distanceTransform(binary_img, cv2.DIST_L2, 5)
      _, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)
      markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
      cv2.watershed(image, markers)

3. 聚類方法
   ? FCM-LNML算法：結合局部方差與非局部信息，對噪聲魯棒性強，能有效分割含噪圖像中的結構。

   ? DBSCAN：基于密度聚類，將離散噪點標記為離群點（低密度區域），網格因連續高密度形成獨立簇。

📊 四、后處理：優化分割結果

1. 形態學操作
   ? 閉運算（先膨脹后腐蝕）：填充網格線斷裂處，連接斷點。

   ? 開運算（先腐蝕后膨脹）：去除細小噪點殘留。

2. 連通區域分析
   剔除小面積區域（視為殘留噪聲），保留符合網格幾何特征（如長寬比、面積閾值）的結構。

🧪 五、算法選擇建議

場景特點 推薦算法 優勢

高噪聲、弱對比度 FCM-LNML聚類 + 非局部均值預處理 抗噪能力強，保留紋理細節

規則網格（直線/曲線） 霍夫變換 + 分水嶺 精準定位幾何結構

復雜背景與非均勻光照 歸一化切割（GraphCut） 全局優化，適應不規則區域

💻 實踐工具推薦

? OpenCV：提供分水嶺、霍夫變換、形態學操作等完整流程。

? Scikit-image：實現圖割、SLIC超像素分割等高級算法。

? MATLAB：內置FCM聚類工具箱及小波去噪函數。

關鍵提示：實際應用中常需 多算法組合（如“非局部均值去噪 → 分水嶺分割 → 形態學優化”），并通過參數調優適應具體圖像特性。測試時建議逐步驗證各階段結果，針對性調整預處理策略。