Функции > Обработка изображений > Сегментация > Пример. Наращивание областей
Пример. Наращивание областей
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.
Сведения об использовании этого примера см. в разделе Сведения о примерах обработки изображений.
1. Создайте изображение, содержащее несколько прямоугольников:
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
2. Используйте функцию runif для добавления равномерно распределенного шума с нулевым средним в диапазоне [-0.1 0.1]:
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
3. Используйте функцию scale, чтобы масштабировать изображение, а затем используйте функцию WRITEBMP, чтобы записать изображение в файл. Просмотрите изображение.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
(reg_grow_s.bmp)
4. Используйте алгоритм наращивания областей.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
5. Просмотрите выходные данные в псевдоцветном виде для более наглядного отображения областей.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
(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.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
(reg_grow_sm1c.bmp)
7. Проверьте число областей, найденных алгоритмом, и используйте функцию imhist для просмотра гистограммы.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
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.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
9. Используйте функцию submatrix для извлечения первых 256 строк изображения, чтобы избежать нечетного числа строк.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
10. Примените процедуру наращивания областей для данного изображения с начальной сеткой 2 x 2 и конечным числом областей 20:
Щелкните для копирования этого выражения
11. Покажите исходное изображение рядом с сегментированным и масштабированным изображением.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
(brain_t.bmp)
(brain_t1s.bmp)
12. Выберите все точки в сегментированном изображении, которые имеют такое же значение, как выбранное spoint.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
T2 является двоичным изображением:
(brain_t2.bmp)
13. Используйте функцию mask и маску T2 для извлечения участка мозга из исходного изображения.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
(brain_extract.bmp)
Было ли это полезно?