Функция
reg_grow делит 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.
1. Создайте изображение, содержащее несколько прямоугольников:
2. Используйте функцию
runif для добавления равномерно распределенного шума с нулевым средним в диапазоне [-0.1 0.1]:
3. Используйте функцию
scale, чтобы масштабировать изображение, а затем используйте функцию
WRITEBMP, чтобы записать изображение в файл. 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. Используйте функцию
gray_to_rgb для преобразования серого изображения в цветное. Просмотрите выходные данные в псевдоцветном виде для более наглядного отображения областей.
(reg_grow_sm1c.bmp)
7. Проверьте число областей, найденных алгоритмом, и используйте функцию
imhist для просмотра гистограммы.
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. Используйте функцию
submatrix для извлечения первых 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 функцию
mask и маску T2 для извлечения участка мозга из исходного изображения.
