[图文]Matlab医学图像分割区域生长

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[图文]Matlab医学图像分割区域生长

matlab医学图像分割区域生长
matlab医学图像分割区域生长

实验十 医学图像分割(二)实验目的: 1. 了解图像分割的基本理论和方法; 2. 掌握阈值分割的方法和阈值的选择; 3. 掌握基于分水岭分割的原理和应用; 实验内容: 1. 区域生长法利用 图像像素间的相 似性进行分割, 调用 regiongrow 函数对图像 weld.tif 进行处理, 注意参数中 S (种 子值) ,T(阈值)的选择对分割效果的影响。

S=255,T= 65 和 S=255 T=150 和 S=150,T=65 三组值进行处理, 理解在区域生长法的原理。

同时对 liver.bmp,自己选择合 适的 S 和 T,以较好得分割出肝脏。

代码 1:close all; f=imread('weld.tif'); figure(1),imshow(f),title('原图'); [g1,NR]=regiongrow(f,255,65); [g2,NR]=regiongrow(f,255,150); [g3,NR]=regiongrow(f,150,65); figure(2),imshow(g1),title('S=255,T=65'); figure(3),imshow(g2),title('S=255,T=150'); figure(4),imshow(g3),title('S=150,T=65');

[y,x]=ginput(); x=floor(x); y=floor(y); G=zeros(size(g)); G(g3==g3(x,y))=255;结果:

代码 2:close all; f=imread('liver1.bmp'); figure(1),imshow(f),title('原图'); g=regiongrow(f,255,135);%肝脏分离 figure(2),imshow(g),title('S=255,T=135'); [y,x]=ginput(); x=floor(x); y=floor(y);

G=zeros(size(g)); G(g==g(x,y))=255; figure(3),imshow(G);结果: