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  • 图像分割,图像轮廓手动分割,可活动轮廓曲线值,matlab代码
  • matlab图像分割肿瘤代码 imtool3D 这是一种旨在查看图像切片的3D堆栈的图像查看器。 例如,如果您将一个DICOM系列CT或MRI图像加载到matlab中,则可以使用此工具轻松地可视化图像。 它使您可以滚动切片,调整窗口和...
  • 在本手册中给出了分段代码。
  • 图像处理手动自动分割 matlab程序

    热门讨论 2009-05-23 22:52:22
    图像处理手动分割 自动分割 matlab程序
  • MATLAB图像分割之阈值分割

    千次阅读 2021-12-02 14:20:52
    1、全局阈值分割 可以通过图像全局的信息,例如整个图像的灰度直方图。如果在整个图像中只使用一个阈值,则这种方法叫做全局阈值法,整个图象分成两个区域,即目标对象(黑色)和背景对象(白色)。全局阈值将整个图像...

    1、全局阈值分割

            可以通过图像全局的信息,例如整个图像的灰度直方图。如果在整个图像中只使用一个阈值,则这种方法叫做全局阈值法,整个图象分成两个区域,即目标对象(黑色)和背景对象(白色)。全局阈值将整个图像的灰度阈值设置为常数。

    I=imread('veg.png');
    figure,imshow(I);
    I2=rgb2gray(I);%对图像灰度化
    T=mean2(I2);% 对图像所有元素(每个像素是三个元素)求均值。
    count=0;%起始数为0
    d=T;
    while d>0.5
        count=count+1;
        g=I2>T;
        T1=0.5*(mean2(I2(g))+mean2(I2(~g)));
        d=abs(T1-T);
        T=T1;
    end
    figure,imshow(I2);
    figure,imhist(I2);
    I3=im2bw(I2,T/255);
    figure,imshow(I3);

     2、OTUS阈值分割

     

    I = imread('cameraman.tif');

    T = graythresh(I);  %采用OTSU算法来获取全局阈值,自动选取阈值

    K = im2bw(I, T);%二值化

    figure;

    subplot(121), imshow(I);

    subplot(122), imshow(K);

     

     

     

    展开全文
  • MATLAB图像分割处理图

    2012-12-31 15:48:13
    数字图像处理(冈萨雷斯)Matlab版 图像分割部分实例图及相应的处理效果图
  • matlab 图像分割

    2020-05-13 16:03:33
    matlab图像分割什么是图像分割固定阈值分割自适应阈值分割分割效果增强平滑处理 什么是图像分割 将数字图像划分成不相交,不重合的区域的过程就叫图像分割。 这很像PhotoShop里面的快速选取工具,判断边界,分割边界...

    什么是图像分割

    将数字图像划分成不相交,不重合的区域的过程就叫图像分割。
    这很像PhotoShop里面的快速选取工具,判断边界,分割边界。

    固定阈值分割

    先上效果图
    在这里插入图片描述
    这里阈值我手动设置成了0.35,当然,你也可以通过“最大类间方差法”(OTSU)来找到一个最佳阈值。

    OTSU:找到灰度直方图中两峰之间的最低点作为阈值。

    %固定阈值分割
    %原图
    I = imread('coins.png');
    subplot(221);imshow(I);
    
    % 直方图
    subplot(2,2,[2,4]);imhist(I);
    
    %固定阈值分割,这里阈值为 0.35
    level = 0.35;
    
    %im2bw 为分割函数
    I_2bw = im2bw(I,level);
    subplot(223);imshow(I_2bw);
    

    自适应阈值分割

    先上效果图
    在这里插入图片描述
    采用自适应阈值分割方法比采用直方图分割有更好的分割效果。
    对于不同的图像的适应性也更强。

    %自适应阈值分割
    %原图
    I = imread('coins.png');
    subplot(221);imshow(I);
    I = im2double(I);
    
    %直方图
    subplot(2,2,[2,4]);imhist(I);
    
    diff = 0.01; %设定一个迭代终止值
    level1 = ( min(I(:)) + max(I(:)) ) / 2; %初值,当然自己目测一个常数也是可以的
    arr1 = find(I>level1);  %第一部分图像
    arr2 = find(I<=level1); %第二部分图像
    level2 = ( (mean(I(arr1))) + (mean(I(arr2))) ) / 2; %两部分图像取平均
    %通过迭代产生最佳阈值
    while abs(level1 - level2) < diff
        arr1 = find(I>level1);
        arr2 = find(I<=level1);
        level2 = ( (mean(I(arr1))) + (mean(I(arr2))) ) / 2;
    end
    
    %im2bw 为分割函数
    I_2bw = im2bw(I,level2);
    subplot(223);imshow(I_2bw);
    

    分割效果增强

    对于边界不是非常明显的图像,可以对图像进行“平滑处理”后再进行分割。

    平滑处理

    平滑处理,是增强图像边界的一种方式。

    展开全文
  • 我数字图像处理的作业,内有实验报告、m文件、图像文件 包括的实验为: 1.Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯算子、LoG算子和Canny算子等进行...2.手动阈值分割 3.迭代阈值和OTSU算法对图像进行二值化分割
  • 阈值分割matlab程序

    2012-05-19 20:11:40
    这份代码是实现阈值分割matlab程序,可以直接用。
  • 这两部分都与相连的邻居组件和自适应查找表组合在一起,以实现从背景中实时对移动的手像素进行分割。 依存关系 Kinect2 SDK。 Visual Studio 2012或更高版本的编译器 MATLAB 2013a或更高版本(用于Visual Studio ...
  • 它的灵感来自 Matlab 文件交换用户通过 Matlab Answers 解决的多个问题,以及作者的个人页面和电子邮件。 图像处理中分割过程的目标是将图像划分为元素(段)。 当正确定义和实施时,一些元素可能包括场景中有意义...
  • 该数据集包含脑部MR图像以及手动FLAIR异常分割蒙版。 这些图像是从The Cancer Imaging Archive(TCIA)获得的。 他们对应于癌症基因组图谱(TCGA)低级神经胶质瘤收集物中的110例患者,至少具有液衰减倒置恢复...
  • matlab图像分割(肺实质)

    千次阅读 2021-06-16 17:56:51
    MATLAB R2010b版本、WIN 7计算机 三、实验内容 读入一幅灰度图像CT.JPG,先分割肺实质区域,然后对感兴趣区域( 包括肺结节、肺血管和支气管等)进行边缘检测(比较canny算子和marr-Hildreth算子),最后提取感兴趣...

    一、实验目的

    1. 了解各类边缘的特点;
    2. 理解并掌握边缘检测的常用算子。
    3. 理解并掌握阈值分割,区域生长,分水岭等分割方法
    4. 能够运用以上方法解决实际的图像问题。

    二、实验环境

    MATLAB R2010b版本、WIN 7计算机

    三、实验内容

    读入一幅灰度图像CT.JPG,先分割肺实质区域,然后对感兴趣区域( 包括肺结节、肺血管和支气管等)进行边缘检测(比较canny算子和marr-Hildreth算子),最后提取感兴趣区。给出每步的实验结果图,并对结果进行比较分析。

    提示:肺实质的提取可以先对图像进行阈值处理(比较所学的阈值方法,采用最优的),得到二值图像,然后进行形态学操作得到肺实质模板,将模板和CT图像相乘分割得到肺实质图像。感兴趣区域的提取可以运用阈值分割,区域生长,分水岭等方法。

    灰度图像CT.JPG
    在这里插入图片描述

    阈值分割得到肺实质

    分割肺实质 代码

    1. 肺实质提取

    提取肺实质算法流程:
    (1)全局阈值分割
    (2)取反
    (3)半径为13的圆形结构单元,进行闭运算
    (4)取反
    (5)孔洞填充
    (6)掩膜相减
    (7)用掩膜乘原图获得肺实质图像

    %%手动阈值分割
    clc
    clear all;
    close all;
    [I,map]=imread('CT.jpg');   %读入图像
    subplot(241);imshow(I),title('原始图像');                  %显示图像
    J=imhist(I);
    subplot(242);imhist(I),title('直方图');            %生成直方图并显示
    [M,N]=size(I);                       %返回图像的行数和列数
    for i=1:1:M                          %将i以步长11增加到M
    for j=1:1:N                      %将j以步长11增加到N
        if I(i,j)>80                 %如果图像阈值大于80
            g(i,j)=0;                %则大于80的就变成黑的
        else g(i,j)=1;               %小于80就变成白的
           end
     end
    end
    x=size(g,1);                       %此处分别获得该图片的长度和高度
    y=size(g,2);
    m=round(y/3);                      %此处进行三等分并取整,因为y/3不一定是整数
    for i=1:1:x                        %此处开始三个循环将一个图片分为三个图片
        for j=1:1:m
            g1(i,j)=g(i,j);
        end
    end
    subplot(243);imshow(g1),title('二值图像');
    se2 = strel('disk',17);  % 半径为17的圆形结构元
    image2 = imclose(g1,se2);
    subplot(2,4,4); imshow(image2); title('经半径为17的圆形结构元闭运算');
    tI=~image2;%取反
    subplot(2,4,5); imshow(tI); title('取反');
    img_fill = imfill(tI, 'holes');
    subplot(246),imshow(img_fill), title('孔洞被填充的图像');
    img_jian=img_fill-tI;
    subplot(247),imshow(img_jian), title('模板');
    %% 掩膜*原图
    Im=rgb2gray(imread('CT.jpg'));   %读入图像
    lung1=uint8(Im);
    lung2=uint8(img_jian);
    lung=immultiply(lung1,lung2);
    subplot(248),imshow(lung), title('肺实质');
    
    

    分割效果
    在这里插入图片描述

    边缘检测&感兴趣区域提取

    1. 边缘检测

    边缘检测(比较canny算子和marr-Hildreth算子)
    感兴趣区域的提取可以运用阈值分割,区域生长
    代码

    %% 边缘检测
    figure
    I2=edge(lung,'log');
    subplot(2,2,1);
    imshow(I2);
    title('log算子分割结果');
    I3=edge(lung,'canny');
    subplot(2,2,2);
    imshow(I3);
    title('canny算子分割结果');
    

    在这里插入图片描述

    Marr-Hildreth算子(LOG算子)没有Canny效果好,不过能够得到闭合的曲线,当然,计算量也比Canny小。LOG算子克服了Laplacian算子抗噪能力差的缺点,但在抑制噪声的同时也将原有的尖锐边缘平滑化了,造成尖锐边缘无法被检测出。Canny算子虽然是基于最优化思想而推导出来的,但是实际效果并不一定最优。同样采用高斯函数对图像平滑化,因此具有较强的抑制噪声能力,但也会将高频边缘平滑掉,造成边缘丢失。Canny算子采用双阈值算法检测和连接边缘,采用的多尺度检测和方向性搜索比LOG算子好。

    1. 阈值分割

    通过下列代码选择特定区域观察其直方图,确定人工选定的阈值

    %% 阈值分割提取感兴趣区域
    [M,N]=size(lung);                       %返回图像的行数和列数
    subplot(223),imshow(lung), title('肺实质');
    rect=getrect();
    B=imcrop(lung,rect); 
    subplot(224);imhist(B),title('直方图'); 
    
    %% 人工选定阈值进行分割,选择阈值为68
    figure
    T1=68;
    for i=1:1:M                          %将i以步长11增加到M
    for j=1:1:N                      %将j以步长11增加到N
        if lung(i,j)>T1                 %如果图像阈值大于68
            lg(i,j)=0;                %则大于68的就变成黑的
        else lg(i,j)=1;               %小于68就变成白的
           end
     end
    end
    subplot(2,2,1);imshow(lg),title('肺血管');                  %保持原图,显示图像g
    

    阈值处理提取感兴趣的区域(手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值,若有多个双峰谷底,则取第一个作为阈值),经过阈值分割后肺部血管和肺实质其他部分可以分隔开,但由于此法误差较大所以用来观察血管内是个否存在栓塞不够准确。

    1. 区域生长
      通过下列代码作区域生长,提取感兴趣区域
    %% 区域生长
    
    J=regionGrow(lung);
    imshow(J),title('区域生长');
    
    %% 区域生长函数
    function J=regionGrow(I)
    if isinteger(I)
        I=im2double(I);
    end
    figure 
    imshow(I)
    [M,N]=size(I);
    [y,x]=getpts;%单击取点后,按enter结束
    x1=round(x);
    y1=round(y);
    seed=I(x1,y1);
    J=zeros(M,N);
    J(x1,y1)=1;
    sum=seed;
    suit=1;%点的个数
    count=1;
    threshold=0.15;
    while count>0
        s=0;
        count=0;
        for i=1:M
            for j=1:N
                if J(i,j)==1
                    if (i-1)>0&(i+1)<(M+1)&(j-1)>0&(j+1)<(N+1)
                        for u=-1:1
                            for v=-1:1
                                if J(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
                                    J(i+u,j+v)=1;
                                    count=count+1;
                                    s=s+I(i+u,j+v);
                                end
                            end
                        end
                    end
                end
            end
        end
        suit=suit+count;
        sum=sum+s;
        seed=sum/suit;
    end
    end
    
    

    分割效果
    在这里插入图片描述

    考虑区域生长算法,将相似的像素点聚合成更大区域。分割图像时可以用鼠标在其中选取一个种子点并按下回车键,之后会出现分割结果。应用区域生长算法,可以对某段血管内是否有栓塞进行精细判断,但由于种子点选取原因,效率较慢。另外,区域生长对于该区域与外界区域有明显差距的图像,分割效果很好,而对感兴趣区域与外接区域存在边缘连通现象的图像,分割效果很差,如分割不完整、过分割等。

    展开全文
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    close all;%关闭所有窗口

    clear;%清除变量的状态数据

    clc;%清除命令行

    wangpic=imread('lenargb.bmp');

    figure;%打开一个新窗口

    imshow(wangpic);

    title('1 lena的原图');

    wangpicgray=rgb2gray(wangpic);

    figure;%打开一个新窗口

    imshow(wangpicgray);

    title('2lena的灰度图');

    %直方图

    figure;%打开一个新窗口

    imhist(wangpicgray);

    title('3lena由matlab直方图');

    %直方图自己算

    [width,height,bmsize]=size(wangpicgray);

    myzjhist=zeros(256,1);

    myquzhi=0;

    for i=1:width

    for j=1:height

    myquzhi=wangpicgray(i,j);

    myzjhist(myquzhi+1,1)=myzjhist(myquzhi+1,1)+1;

    end

    end

    figure;

    plot(myzjhist);

    title('4 lena自己计算直方图');

    %阈值

    [width,height,bmsize]=size(wangpicgray);

    for i=1:width

    for j=1:height

    if wangpicgray(i,j)>140

    wangpicgray(i,j)=255;

    else

    wangpicgray(i,j)=0;

    end

    end

    end

    figure;

    imshow(wangpicgray);

    title('5lena二值化');

    wanpic=imread('guazi.bmp');

    figure;%打开一个新窗口

    imshow(wanpic);

    title('6瓜子的原图');

    wanpicgray=rgb2gray(wanpic);

    figure;%打开一个新窗口

    imshow(wanpicgray);

    title('7瓜子的灰度图');

    %直方图

    figure;%打开一个新窗口

    imhist(wanpicgray);

    title('8 瓜子由matlab直方图');

    %直方图自己算

    [width,height,bmsize]=size(wanpicgray);

    myzjhistguazi=zeros(256,1);

    myquzhiguazi=0;

    for i=1:width

    for j=1:height

    myquzhiguazi=wanpicgray(i,j);

    myzjhistguazi(myquzhiguazi+1,1)=myzjhistguazi(myquzhiguazi+1,1)+1;

    end

    end

    figure;

    plot(myzjhistguazi);

    title('9 瓜子自己计算直方图');

    %阈值 [width,height,bmsize]=size(wanpicgray); for i=1:width     for j=1:height         if wanpicgray(i,j)>140             wanpicgray(i,j)=255;         else             wanpicgray(i,j)=0;         end     end end   figure; imshow(wanpicgray); title('10 瓜子二值化');

    展开全文
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