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  • 区域生长法
    2021-04-21 08:28:53

    本帖最后由 ZoeCiel 于 2015-4-9 16:29 编辑

    function Untitled_31_Callback(hObject, eventdata, handles)

    % hObject    handle to Untitled_31 (see GCBO)

    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

    I=handles.img;

    axes(handles.axes2);

    I=rgb2gray(I);

    I=double(I);

    [M,N]=size(I);

    [y,x]=getpts;          %获得区域生长起始点

    x1=round(x);          %横坐标取整

    y1=round(y);          %纵坐标取整

    seed=I(x1,y1);           %将生长起始点灰度值存入seed中

    Y=zeros(M,N);       %作一个全零与原图像等大的图像矩阵Y,作为输出图像矩阵

    Y(x1,y1)=1;          %将Y中与所取点相对应位置的点设置为白场

    sum=seed;              %储存符合区域生长条件的点的灰度值的和

    suit=1;                 %储存符合区域生长条件的点的个数

    count=1;             %记录每次判断一点周围八点符合条件的新点的数目

    threshold=15;    %域值

    while count>0

    s=0;                %记录判断一点周围八点时,符合条件的新点的灰度值之和

    count=0;

    for i=1:M

    for j=1:N

    if Y(i,j)==1

    if (i-1)>0 && (i+1)0 && (j+1)

    for u= -1:1                            %判断点周围八点是否符合域值条件

    for v= -1:1                            %u,v为偏移量

    if   Y(i+u,j+v)==0 & abs(I(i+u,j+v)-seed)<=threshold& 1/(1+1/15*abs(I(i+u,j+v)-seed))>0.8%判断是否未存在于输出矩阵Y,并且为符合域值条件的点

    Y(i+u,j+v)=1;                       %符合以上两条件即将其在Y中与之位置对应的点设置为白场

    count=count+1;

    s=s+I(i+u,j+v);                   %此点的灰度之加入s中

    end

    end

    end

    end

    end

    end

    end

    suit=suit+count;                                   %将n加入符合点数计数器中

    sum=sum+s;                                  %将s加入符合点的灰度值总合中

    seed=sum/suit;                                  %计算新的灰度平均值

    end

    imshow(Y);

    handles.img=Y;

    guidata(hObject,handles);

    就是这段程序  单独在matlab命令行里可以运行  但是一放到GUI的回调函数中  总是显示错误

    “  下标索引必须为正整数类型或逻辑类型。

    出错 untitled1>Untitled_31_Callback (line 171)

    seed=I(x1,y1);           %将生长起始点灰度值存入seed中 ”

    应该怎么改呢

    2a39720edc801e3a55bd2aeffaaaef89.gif

    2015-4-9 16:27 上传

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    2015-4-9 16:27 上传

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    区域生长算法的设计主要由以下三点:生长种子点的确定,区域生长的条件,区域生长停止的条件。 代码采用交互的方式,用鼠标选取合适的种子点,搜索种子点8邻域内的像素。
  • 利用区域生长法来实现图像分割,本人已经用肝部CT图像来测试过,非常好用。
  • 用visual studio2015编译实现的区域生长法去实现图像分割。注意opencv的环境配置。
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  • 区域生长法

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  • 基于区域生长法的图像分割,MATLAB语言,配有程序解释说明
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  • 该程序用于实现图像分割中的区域生长法。根据灰度差和与种子点是否相邻判断是否生长
  • 很全面的图像分割matlab代码,内含分水岭算法,区域生长法等,亲试,很好用
  • 本程序主要功能为实现基于区域生长法的图像分割,选取种子点,并将灰度差值小于阈值的像素点进行合并生长。
  • 区域生长法图像分割

    千次阅读 2021-01-18 17:13:30
    传统的区域分割方法有区域生长和区域分裂与合并,其中最基础的是区域生长法区域生长法 区域生长是根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。其基本思想是从一组生长点开始(生长点可以是单个像素...

    我们将讨论以区域为基础的图像分割处理技术。传统的区域分割方法有区域生长和区域分裂与合并,其中最基础的是区域生长法。

    区域生长法

    区域生长是根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。其基本思想是从一组生长点开始(生长点可以是单个像素,也可以是某个小区域),将与该生长点性质相似的相邻像素或者区域与生长点合并,形成新的生长点,重复此过程直到不能生长为止。生长点和相似区域的相似性判断依据可以是灰度值、纹理、颜色等图像信息。所以区域生长算法关键有三个:

    1、选择合适的生长点
    2、确定相似性准则即生长准则
    3、确定生长停止条件

    下面给出一个区域生长的实例:图(a)为原始图像,数字表示像素的灰度。以灰度值为8的像素为初始的生长点,记为f(i,j)。在8邻域内,生长准则是待测点灰度值与生长点灰度值相差为1或0.那么图(b)是第一次区域生长后,f(i-1,j)、f(i,j-1)、f(i,j+1)和生长点灰度值相差都是1,因而被合并。图©是第二次生长后,f(i+1,j)被合并。图(d)为第三次生长后,f(i+1,j-1)、f(i+2,j)被合并,至此,已经不存在满足生长准则的像素点,生长停止。

    在这里插入图片描述
    示例代码:

    #include <opencv2/opencv.hpp> //头文件
    #include <opencv2/highgui.hpp>
    #include <iostream>
    #include <map>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    
    /***************************************************************************************
    Function:  区域生长算法
    Input:     src 待处理原图像 pt 初始生长点 th 生长的阈值条件
    Output:    肺实质的所在的区域 实质区是白色,其他区域是黑色
    Description: 生长结果区域标记为白色(255),背景色为黑色(0)
    Return:    NULL
    Others:    NULL
    ***************************************************************************************/
    void RegionGrow(cv::Mat& src, cv::Mat& matDst, cv::Point2i pt, int th = 40)
    {
    	cv::Point2i ptGrowing;						//待生长点位置
    	int nGrowLable = 0;								//标记是否生长过
    	int nSrcValue = 0;								//生长起点灰度值
    	int nCurValue = 0;								//当前生长点灰度值
    	matDst = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);	//创建一个空白区域,填充为黑色
    	//生长方向顺序数据
    	int DIR[8][2] = { { -1, -1 }, { 0, -1 }, { 1, -1 }, { 1, 0 }, { 1, 1 }, { 0, 1 }, { -1, 1 }, { -1, 0 } };
    	std::vector<cv::Point2i> vcGrowPt;						//生长点栈
    	vcGrowPt.push_back(pt);							//将生长点压入栈中
    	matDst.at<uchar>(pt.y, pt.x) = 255;				//标记生长点
    	nSrcValue = src.at<uchar>(pt.y, pt.x);			//记录生长点的灰度值
    
    	while (!vcGrowPt.empty())						//生长栈不为空则生长
    	{
    		pt = vcGrowPt.back();						//取出一个生长点
    		vcGrowPt.pop_back();
    
    		//分别对八个方向上的点进行生长
    		for (int i = 0; i < 8; ++i)
    		{
    			ptGrowing.x = pt.x + DIR[i][0];
    			ptGrowing.y = pt.y + DIR[i][1];
    			//检查是否是边缘点
    			if (ptGrowing.x < 0 || ptGrowing.y < 0 || ptGrowing.x >(src.cols - 1) || (ptGrowing.y > src.rows - 1))
    				continue;
    
    			nGrowLable = matDst.at<uchar>(ptGrowing.y, ptGrowing.x);		//当前待生长点的灰度值
    
    			if (nGrowLable == 0)					//如果标记点还没有被生长
    			{
    				nCurValue = src.at<uchar>(ptGrowing.y, ptGrowing.x);
    				if (abs(nSrcValue - nCurValue) < th)					//在阈值范围内则生长
    				{
    					matDst.at<uchar>(ptGrowing.y, ptGrowing.x) = 255;		//标记为白色
    					vcGrowPt.push_back(ptGrowing);					//将下一个生长点压入栈中
    				}
    			}
    		}
    	}
    
    }
    
    
    void on_MouseHandle(int event, int x, int y, int flags, void* param)
    {
    	cv::Mat& src = *(cv::Mat*) param;
    	cv::Mat src_gray, dst;
    	if (src.channels() > 1)
    		cv::cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);
    	else
    		src_gray = src.clone();
    	cv::Point2i  pt;
    	switch (event)
    	{
    		//左键按下
    	case cv::EVENT_LBUTTONDOWN:
    	{
    		//x:列 y:行						   
    		pt = cv::Point2i(x, y);
    		std::cout << "(x,y)=" << "(" << x << "," << y << ")" << std::endl;
    	}
    	break;
    	//左键放开
    	char str[16];
    	case cv::EVENT_LBUTTONUP:
    	{
    		//cv::circle(src, cv::Point2i(x, y), 1, cv::Scalar(0, 0, 255), -1, CV_AA);
    		//sprintf_s(str, "(%d,%d)", x, y);
    		//cv::putText(src, str, cv::Point2i(x, y), 3, 1, cv::Scalar(150, 200,0), 2, 8);
    		
    		pt = cv::Point2i(x, y);
    		RegionGrow(src_gray, dst, pt);  //区域生长
    		cv::bitwise_and(src_gray, dst, dst); //与运算
    		//imshow("src", src);
    		imshow("dst", dst);
    	}
    	break;
    	}
    
    
    }
    
    
    int main() 
    {
    	cv::Mat src = cv::imread("toux.jpg", 0);
    	if (src.empty())
    	{
    		return -1;
    	}
    	/*
    int d: 表示在过滤过程中每个像素邻域的直径范围。如果这个值是非正数,则函数会从第五个参数sigmaSpace计算该值。
    double sigmaColor: 颜色空间过滤器的sigma值,这个参数的值月大,表明该像素邻域内有越宽广的颜色会被混合到一起,产生较大的半相等颜色区域。
    				  (这个参数可以理解为值域核w_r的\sigma_r)
    double sigmaSpace: 坐标空间中滤波器的sigma值,如果该值较大,则意味着越远的像素将相互影响,从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。
    				   当d>0时,d指定了邻域大小且与sigmaSpace无关,否则d正比于sigmaSpace. (这个参数可以理解为空间域核w_d的\sigma_d)
    int borderType=BORDER_DEFAULT: 用于推断图像外部像素的某种边界模式,有默认值BORDER_DEFAULT.
    	*/
    	int d = 7;
    	double sigmaColor = 140;
    	double sigmaSpace = 140;
    
    	//cv::imshow("原图", src);
    
    	cv::Mat gauss_src;
    	cv::bilateralFilter(src, gauss_src, d, sigmaColor, sigmaSpace, cv::BORDER_DEFAULT);
    	cv::namedWindow("双边模糊", CV_WND_PROP_AUTOSIZE);//定义一个img窗口
    	cv::namedWindow("dst", CV_WND_PROP_AUTOSIZE);//定义一个dst窗口 
    	imshow("双边模糊", gauss_src);
    	cv::setMouseCallback("双边模糊", on_MouseHandle, (void*)&gauss_src);//调用回调函数 
    	cv::waitKey(0);
    }
    
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 大量工作人员对肝脏分割进行了深入研究,提出了许多的方法主要包括:阈值法,区域生长法,主动轮廓,水平集,神经网络,机器学习方法等,机器学习方法包括支持向量机,adaboost,聚类方法,词袋模型。
  • 基于Matlab平台的区域生长法图像分割。采用8连通的领域,手动选取种子点。
  • 初识区域生长法

    2021-11-04 18:56:16
    区域生长法: 通俗的讲就是利用初始种子点,通过邻域判断,获取更多的种子点,以达到生长的目的。 有点像是核聚变的链式反应,一个点找到更多的种子点,然后新的种子点再找到更多的,最后生长结束,种子点库也就...

    区域生长法:

    通俗的讲就是利用初始种子点,通过邻域判断,获取更多的种子点,以达到生长的目的。

    有点像是核聚变的链式反应,一个点找到更多的种子点,然后新的种子点再找到更多的,最后生长结束,种子点库也就清空了。

    目前主要使用的是四领域和八领域:

    四邻域 (左) 和八邻域 (右) 的示意图:

    区域生长的流程图:

     

      以下是部分代码(参考:结合python与遥感图像的区域生长算法实现 - 知乎):

    class Point(object):
        def __init__(self, x, y):
            self.x = x
            self.y = y
    
        def getX(self):
            return self.x
    
        def getY(self):
            return self.y
    
        def toString(self):
            return '[' + str(self.x) + ',' + str(self.y) + ']'
    
    def selectConnects(p):
        if p != 0:
            connects = [Point(-1, -1), Point(0, -1), Point(1, -1), Point(1, 0), Point(1, 1),
                        Point(0, 1), Point(-1, 1), Point(-1, 0)]
        else:
            connects = [Point(0, -1), Point(1, 0), Point(0, 1), Point(-1, 0)]
        return connects 
    
    def getGrayDiff(img, currentPoint, tmpPoint):
        return abs(int(img[currentPoint.x, currentPoint.y]) - int(img[tmpPoint.x, tmpPoint.y]))
    
    def regionGrow(img, seeds, thresh, p=1):
        height, weight = img.shape
        seedMark = np.zeros(img.shape)
        seedList = []
        for seed in seeds:
            if seed is not None:
                seedList.append(seed)
        label1 = 255
        connects = selectConnects(p)
        while len(seedList) > 0:
            currentPoint = seedList.pop(0)
            seedMark[currentPoint.y, currentPoint.x] = label1
            for i in range(0, 8):
                tmpX = currentPoint.x + connects[i].x
                tmpY = currentPoint.y + connects[i].y
    
                if tmpX < 0 or tmpY < 0 or tmpX >= height or tmpY >= weight:
                    continue
                grayDiff = getGrayDiff(img, Point(currentPoint.y, currentPoint.x), Point(tmpY, tmpX))
                if grayDiff < thresh and seedMark[tmpY, tmpX] == 0:
                    seedMark[tmpY, tmpX] = label1
                    seedList.append(Point(tmpX, tmpY))
        return seedMark
    
    def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
        global num
        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
            if num < 5:
                num = num + 1
                seeds[num] = Point(x, y)
            else:
                print("已勾选五个点")

     结合以上代码和流程图进行分析:

    这是一个灰度值图像的区域生长,通过鼠标左键选取五个种子点,在seeds这个数组中我们传入初始的种子点。假设我们从中拿出一个种子点,将其对应位置设置为白色,以这个种子点作为中心实行八邻域生长。判断周围点的灰度值与它的误差是否小于thresh,如果满足条件我们将这个点加入种子点列表,在种子点列表为空时结束循环。

    总结:

    写这篇文章的目的主要是记录学习内容,代码部分不知道是不是自己的操作问题,但就运行结果来讲原知乎上代码存在坐标颠倒的问题,坐标(x,y)的 x 与 y 应当对于数组 a[ i , j ] 的 j 和 i ,具体表现为选取左下的点,实际却是以右上对称点进行生长。在这里我进行了修改,所以部分代码显示为x,y部分却是y,x。

    后续我会基于这个方法对一些医学图像进行一些切割,来获取深度学习的样本,这里做一些进度的记录和学习内容的笔记。如果有什么想法或是问题,欢迎一起讨论。

    展开全文
  • 江苏科技大学数字图处理之图像分割之区域生长法,本人自己整理的读书笔记
  • 区域生长法源代码,在MATLAB开发环境中应用-Region growing method source code, in the MATLAB development environment application

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