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Esempio: crescente per regioni
L'algoritmo reg_grow divide un'immagine in diverse regioni omogenee collegate, utilizzando un algoritmo crescente in regioni. La segmentazione basata sulle regioni viene utilizzata per raggruppare le regioni di un'immagine con proprietà omogenee, ad esempio intensità, texture e così via.
Per informazioni sull'utilizzo di questo esempio, fare riferimento a Esempi di elaborazione delle immagini.
1. Creare un'immagine con diversi riquadri rettangolari:
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2. Aggiungere rumore distribuito uniformemente con media zero in [-0.1 0.1]:
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3. Visualizzare l'immagine:
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(reg_grow_s.bmp)
4. Utilizzare l'algoritmo crescente in regioni:
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5. Visualizzare l'output con colori falsi per rendere più evidenti le regioni.
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(reg_grow_sm1.bmp)
6. Visualizzare l'output con colori falsi per rendere più evidenti le regioni.
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(reg_grow_sm1c.bmp)
7. Verificare il numero di regioni trovato dall'algoritmo e quindi analizzare l'istogramma:
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Come nella matrice di input, sono presenti cinque regioni con area 400, due regioni con area 800 e tre regioni con area 2000.
8. Applicare la segmentazione a un'immagine reale, un'immagine MRI della testa di una persona.
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9. Estrarre le prime 256 righe dall'immagine per evitare di avere un numero dispari di righe:
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10. Applicare la procedura di crescita in regioni a questa immagine, a partire da una partizione iniziale 2 x 2 e finendo con 20 regioni:
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11. Visualizzare l'immagine originale accanto a quella segmentata e scalata.
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(brain_t.bmp)
(brain_t1s.bmp)
12. Selezionare tutti i punti nell'immagine scalata che hanno lo stesso valore del valore spoint selezionato.
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T2 è un'immagine binaria:
(brain_t2.bmp)
13. Utilizzare T2 come maschera per estrarre la regione del cervello dall'immagine originale.
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(brain_extract.bmp)