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3 B8 P0 o3 E) g$ B/ h
一、简介
4 p" X; ` c' s中心线提取是图像分割的重要步骤之一，中心线提取的好坏直接影响图像分割效果，因此研究中心线提取是很关键的问题6 ~& @9 \3 C0 F! ~& g- E5 t1 f8 S9 C5 V
! C# g; b7 p5 T% i3 C0 T7 j4 g f
中心线提取大致分为五种：5 t4 W M$ t5 w$ Q
* ]: f& Z$ D) D一 基于拓扑细化的方法* s, T& q+ u0 d- ~, Y
1 v7 v) C8 k) }3 W, v使用形态学腐蚀操作来不断去除物体的边界，直到仅剩其骨架，由于该方法是一个迭代过程，所以会很耗时，且易受图像质量的影响。
- z, z9 l: w1 E6 t) F6 w4 [5 m/ {/ H4 C) g
二 基于距离变换的方法2 x {+ C' ^& p6 @9 b
; l5 s9 b" y; L1 i通过定位距离物体边界最远的一组点来确定物体的中心线，通常采用欧式距离，可以理解为一系列最大内切球的球心构成了物体的中心线，有代表性的是基于边界的距离变换和基于源点的距离变换
* ] H5 k( t, C, l$ P6 ^! E
5 r0 F; H* R4 G Q& z! x三 基于路径规划的方法
( g- a& W# |& [4 Y8 q! }2 ~, v4 y; o+ Q) [6 A \& y* p" F) Q
应用于虚拟内窥和机器人路径规划
8 O& v' @0 e$ R% c# e& e
! ? ~. u. M, Z+ }0 h6 ~四 基于追踪的方法
0 @; ~% _9 ~2 T5 }( p7 E p1 `% I1 q2 i0 L3 K" |" g7 S/ D, m
通过判断管状物体的局部方向获得当前位置近似的中心线趋势，并结合图像中物体的局部信息，得到当前位置处物体横截面的中心点。缺点是在追踪过程中未考虑全局信息，会导致中心线提取不完整! D; {0 f& ^% L: t, u% W
5 L- A1 e7 U \
0 [- I4 L2 N w1 f3 X8 K9 @3 B u
二、源代码
( C2 j, b! A, |
0 H& U; ~, @- \5 J2 n1 U, v/ ?- clc;
- I = rgb2gray(imread ('22.bmp'));
- Id = double(I);
- %高斯滤波
- h = fspecial('gaussian',[3,3], 2);
- Ig = imfilter(Id, h);
- %多尺度血管骨架提取
- Ivessel = FrangiFilter2D(Ig);
- figure,imshow(Ivessel);
- %腐蚀
- se = strel('disk', 2);
- bw2 = imerode(Ivessel, se);
- %细化
- bw3 = bwmorph(bw2,'thin',inf);
- %消除垂直于血管走向的干扰
- bw4 = ThreeLinkFilter(bw3);
- %消除面积比较小的联通分支
- bw5 = bwareaopen(bw4, 256);
- figure,imshow(bw5);
- %与源图像叠加
- Iout = imadd(Id, double(bw5)*255);
- %显示结果
- figure,
- %imshow(Iout, [0, 255]);
- imshow(Ivessel, [0, 255]);
, ^0 W; m" f/ A& U, E! w9 Z
8 R, K+ b/ b8 Q8 O7 n4 x
1 r; ~) ^4 }2 a0 M' c, k& _( x三、运行结果
. C5 l( k7 `) m) r& c: x' _6 m8 E
/ z: S% @5 M: `9 X5 |' X0 M" v4 ?7 |% y. G3 c1 h
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发表于 2021-5-17 13:46
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