Соедините ломаные линии обнаруженных морщин на изображении, используя Java opencv

Question

Я работаю над программой для обнаружения морщин на изображении, снятом камерой высокого разрешения. В настоящее время проект находится в начальной стадии. До сих пор я выполнил следующие шаги:

1. Преобразовать в оттенки серого и контрастировать изображение.
2. Удалите шум, используя Gaussian Blur.
3. Применить адаптивный порог для обнаружения морщин.
4. Используйте расширение, чтобы увеличить размер обнаруженной морщины и максимально объединить разрозненные элементы одной морщины.
5. Удалите шум, найдя контуры и удалив области с меньшими участками.

Вот код того же самого:

package Wrinkle.Detection;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class DetectWrinkle {

    private Mat sourceImage;
    private Mat destinationImage;
    private Mat thresh;

    public void detectUsingThresh(String filename) {
        sourceImage =  Highgui.imread(filename, Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

        //Contrast
        Mat contrast = new Mat(sourceImage.rows(), sourceImage.cols(), sourceImage.type());
        Imgproc.equalizeHist(sourceImage, contrast);
        Highgui.imwrite("wrinkle_contrast.jpg", contrast);

        //Remove Noise
        destinationImage = new Mat(contrast.rows(), contrast.cols(), contrast.type());
        Imgproc.GaussianBlur(contrast, destinationImage,new Size(31,31), 0);
        Highgui.imwrite("wrinkle_Blur.jpg", destinationImage);

        //Apply Adaptive threshold
        thresh = new Mat();
        Imgproc.adaptiveThreshold(destinationImage, thresh, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 99, 10);
        Highgui.imwrite("wrinkle_threshold.jpg", thresh);

        // dilation 
        Mat element1 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new  Size(2*3+1, 2*6+1));
        Imgproc.dilate(thresh, thresh, element1);
        Highgui.imwrite("wrinkle_thresh_dilation.jpg", thresh);

        //Find contours
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>(); 
        Mat image32S = new Mat();
        Mat threshClone = thresh.clone();
        threshClone.convertTo(image32S, CvType.CV_32SC1);
        Imgproc.findContours(image32S, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_FLOODFILL,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        //Find contours with smaller area and color them to black (removing furhter noise)
        Imgproc.cvtColor(thresh, thresh, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR); 
        for (int c=0; c<contours.size(); c++) {
            double value = Imgproc.contourArea(contours.get(c));
            if(value<500){
                Imgproc.drawContours(thresh, contours, c, new Scalar(0, 0, 0), -1); 
            }
        }
        Highgui.imwrite("wrinkle_contour_fill.jpg", thresh);

    }

    public static void main(String[] args) {
        DetectWrinkle dw = new DetectWrinkle();
        System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
        String imagefile = "wrinkle_guo (1).bmp";
        dw.detectUsingThresh(imagefile);
    }
}

Вопрос: Как видно из результатов, показанных ниже на изображениях, одна морщина на коже разбивается на отдельные мелкие элементы. Здесь я пытаюсь соединить эти элементы, чтобы показать полную морщинку, используя дилат. Как только это будет сделано, я удаляю шум, сначала обнаруживая контуры, вычисляя площадь контуров, а затем удаляя контуры с площадью меньше определенного значения.

Тем не менее, это не дает мне должного результата, поэтому я чувствую, что мог бы быть какой-то лучший способ соединения разорванных элементов морщины. Пожалуйста, помогите мне решить это.

И, пожалуйста, простите меня, если что-то не так с вопросом, потому что мне действительно нужно решение, и я новичок здесь.

Ниже приведены изображения:

Входное изображение После получения контуров и устранения шума путем нахождения области контура