Пример. Наращивание областей
Функция reg_grow разбивает изображение на несколько однородно связанных областей с использованием алгоритма наращивания областей. Разбиение на основе областей используется для группирования областей в изображении, имеющих однородные свойства, такие как интенсивность, текстура и т. д.
Сведения об использовании этого примера см. в разделе
Сведения о примерах обработки изображений .
1. Создайте изображение, содержащее несколько прямоугольников:
2. Добавьте равномерно распределенный шум с нулевым средним в диапазоне [-0.1, 0.1]:
3. Просмотрите изображение:
(reg_grow_s.bmp)
4. Используйте алгоритм наращивания областей.
5. Просмотрите выходные данные в псевдоцветном виде для более наглядного отображения областей.
(reg_grow_sm1.bmp)
6. Просмотрите выходные данные в псевдоцветном виде для более наглядного отображения областей.
(reg_grow_sm1c.bmp)
7. Проверьте число областей, обнаруживаемых алгоритмом, и просмотрите гистограмму:
Так же как и во входной матрице, имеется пять областей площадью 400, две области площадью 800 и три области площадью 2000.
8. Примените это разбиение к реальному изображению головы человека, полученному методом магнитно-резонансной томографии.
9. Извлеките первые 256 строк изображения, чтобы избежать нечетного числа строк:
10. Примените процедуру наращивания областей для данного изображения с начальной сеткой 2 x 2 и конечным числом областей 20:
11. Покажите исходное изображение рядом с сегментированным и масштабированным изображением.
(brain_t.bmp)
(brain_t1s.bmp)
12. Выберите все точки в сегментированном изображении, которые имеют такое же значение, как выбранное spoint .
T2 является двоичным изображением:
(brain_t2.bmp)
13. Используйте изображение T2 в качестве маски для извлечения области мозга из исходного изображения.
(brain_extract.bmp)
Копировать выражения