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예제: 영역 확장
reg_grow 함수는 영역 확장 알고리즘을 사용하여 이미지를 여러 개의 균일한 연결 영역으로 나눕니다. 영역 기반 분할은 이미지에서 광도, 텍스쳐 등 균일한 속성을 갖는 영역을 그룹화하는 데 사용됩니다.
이 예제를 사용하는 것에 대한 자세한 내용은 이미지 처리 예제 정보를 참조하십시오.
1. 직사각형 상자 여러 개가 있는 이미지를 만듭니다.
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2. runif 함수를 사용하여 [-0.1 0.1] 내에 0 평균 균일 분포 노이즈를 추가합니다.
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3. scale 함수를 사용하여 이미지를 배율 조정하고 WRITEBMP 함수를 사용하여 이미지를 파일에 저장합니다. 이미지를 표시합니다.
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(reg_grow_s.bmp)
4. 영역 확장 알고리즘을 사용합니다.
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5. 출력을 위색으로 표시하여 영역을 보기 쉽게 만듭니다.
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(reg_grow_sm1.bmp)
6. gray_to_rgb 함수를 사용하여 회색 이미지를 컬러로 변환합니다. 출력을 위색으로 표시하여 영역을 보기 쉽게 만듭니다.
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(reg_grow_sm1c.bmp)
7. 알고리즘에서 찾은 영역 수를 확인한 다음 imhist 함수를 사용하여 히스토그램을 살펴봅니다.
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입력 행렬과 마찬가지로 면적이 400인 영역 다섯 개, 800인 영역 두 개, 2000인 영역 세 개가 있습니다.
8. 이 분할을 사람 머리의 MRI 이미지인 실제 이미지에 적용합니다.
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9. submatrix 함수를 사용하여 홀수 행이 발생하지 않도록 이미지에서 첫 256개 행을 추출합니다.
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10. 이 이미지에 초기 2 x 2 분할부터 시작하여 20개 영역으로 끝나는 영역 확장 프로시저를 적용합니다.
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11. 원래 이미지를 분할된 이미지와 배율 조정된 이미지 옆에 표시합니다.
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(brain_t.bmp)
(brain_t1s.bmp)
12. 분할된 이미지에서 선택한 spoint와 값이 같은 모든 점을 선택합니다.
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T2는 이진 이미지입니다.
(brain_t2.bmp)
13. mask 함수를 사용하고 T2를 마스킹하여 원래 이미지에서 뇌 영역을 추출합니다.
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(brain_extract.bmp)