Другой подход заключается в использовании того факта, что все линии, изображающие связи, имеют одинаковое соотношение сторон и площадь. после фильтрации изображения, оставляя его только с привязками, мы можем посмотреть на ориентацию или на список индексов, которые составляют их, чтобы определить, являются ли они вертикальными или что-то еще. Все это можно сделать с помощью regionprops.

image=rgb2gray(imread('benzene.png'));  
d=abs(255-image); % inverse the image
d=im2bw(d);
stat=regionprops(d,'Area', 'Orientation','PixelIdxList'); 
areas=[stat.Area];
hist(areas)

Проверка гистограммы показывает, где нужно вырезать линии, линии имеют меньшие площади, чем буквы, и они должны имеют примерно такую же площадь. Поэтому я вырезал для областей ниже 1000 пикселей:

idx=find(areas<1000);
angs=round([stat(idx).Orientation]);

Теперь вы можете использовать angs и idx, чтобы получить, какой тип строки вы хотите. Например, давайте просто построим 30-градусные линии:

d2=zeros(size(d));
d2(vertcat(stat(idx(angs==30)).PixelIdxList))=1;
imagesc(d2)

Обратите внимание, что в то время, когда я начал отвечать на этот вопрос, образ, который я взял, был бензолом.PNG-файл. Теперь я понимаю, что вы предоставили другой образ, чем первоначальный, так что линии, которые изображают связи, не разделены, а вы есть "кольца". Я посмотрю позже, смогу ли я обратиться и к этому, если вы этого хотите.

Редактировать:

Чтобы найти соответствующую линию для нового изображения, где у вас есть кольца, единственное отличие линий состоит в том, что они являются прямыми "линиями", а не изогнутыми. Поэтому я прибегаю к возлюбленному Hough transform , чтобы забрать их:

image=imread('http://i.stack.imgur.com/bdNOt.png');
d=abs(1-image); % inverse the image
BW=im2bw(d);
BW = bwmorph(BW,'skel',1);
[H, T, R] = hough(BW,'Theta',-90:10:80);
P = houghpeaks(H, 100,'NHoodSize',[3 3],'threshold',1);
lines = houghlines(BW, T, R, P, 'FillGap',5, 'MinLength', 35);

Получим углы обнаруженных линий:

angs=round([lines.theta]);

Вы увидите, что здесь angs будет генерировать значения 0, -60 или 60 градусов.

Предположим, что вы хотите построить только те, которые равны 0 градусам:

p1=vertcat(lines(angs==0).point1);
p2=vertcat(lines(angs==0).point2);

imshow(BW, 'InitialMag',200, 'Border','tight'), hold on

for k = 1:size(p1,1)
   line([p1(k,1) p2(k,1)],[p1(k,2) p2(k,2)], 'LineWidth',4,...
   'Color',[1 0 0]); hold on
end
hold off

Я все еще в процессе выполнения этого. Но до сих пор у меня есть это. Я использовал не ваш фильтр, а скорее другой.

Я использовал первое изображение, которое вы предоставили. Фильтры описаны здесь: image_filters .

image=imread('benzene.png');  
BW = im2bw(image);
w1=(1/3)*[1 0 -1;1 0 -1;1 0 -1];
g=(imfilter(double(BW),w1));
g(g<1)=0;
imshow(g);

Вывод, который я получил, таков: как вы можете видеть, результат еще не завершен. Я могу предложить вам попробовать две вещи: использовать морфологический оператор эрозии для удаления мелких элементов. Вы также можете использовать connected компоненты, чтобы сделать это.

А пока постарайтесь сделать то, что я предложил. Если я получу ответ, я обновлю его.