Как отобразить изображение в градациях серого, используя границу, определенную в другом бинарном изображении

Если я правильно вас понял, вы хотите получить серое изображение с выделенным только самым большим пятном.

Код

img = imread(IMAGE_FILEPATH);
BW = im2bw(img,0.2); %%// 0.2 worked to get a good area for the biggest blob

%%// Biggest blob
[L, num] = bwlabel(BW);
counts = sum(bsxfun(@eq,L(:),1:num));
[~,ind] = max(counts);
BW = (L==ind);

%%// Close the biggest blob
[L,num] = bwlabel( ~BW );
counts = sum(bsxfun(@eq,L(:),1:num));
[~,ind] = max(counts);
BW = ~(L==ind);

%%// Original image with only the biggest blob highlighted
img1 = uint8(255.*bsxfun(@times,im2double(img),BW));

%%// Display input and output images
figure,
subplot(121),imshow(img)
subplot(122),imshow(img1)

Вывод

Если я правильно понимаю ваш вопрос, вы хотите использовать бинарную карту и получить доступ к соответствующей интенсивности пикселей в этих регионах.

Если это так, то все очень просто. Вы можете использовать бинарную карту, чтобы определить пространственные координаты того места, где вы хотите получить доступ к интенсивностям исходного изображения. Создайте пустое изображение, затем скопируйте эти интенсивности в пустое изображение, используя эти пространственные координаты.

Вот пример кода, с которым вы можете поиграть.

% Assumptions:
% im - Original image
% bmap - Binary image 

% Where the output image will be stored
outImg = uint8(zeros(size(im)));

% Find locations in the binary image that are white
locWhite = find(bmap == 1);

% Copy over the intensity values from these locations from
% the original image to the output image.
% The output image will only contain those pixels that were white
% in the binary image
outImg(locWhite) = im(locWhite);

% Show the original and the result side by side
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(im); title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(outImg); title('Extracted Result');

Дайте мне знать, если это то, что вы ищете.

Способ №2

Как предложил Рафаэль в своих комментариях, вы можете вообще не использовать find и использовать логические операторы:

outImg = img; 
outImg(~bmap) = 0;

Я решил использовать find, так как он менее запутан для новичка, хотя и менее эффективен. Любой метод даст вам правильный результат.

Немного пищи для размышлений

Извлеченная область, которую вы имеете в своем двоичном изображении, имеет несколько отверстий. Я подозреваю, что вы захотите захватить весь регион без каких-либо дыр. Таким образом, я бы порекомендовал вам заполнить эти пробелы, прежде чем использовать приведенный выше код. Функция imfill из MATLAB прекрасно работает и принимает на вход бинарные изображения.

Ознакомьтесь с документацией здесь: http://www.mathworks.com/help/images/ref/imfill.html

Таким образом, сначала примените imfill к двоичному изображению, а затем используйте приведенный выше код для извлечения.