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* D& u& f. G% J4 n( `一、简介% Q) K5 W" @% T2 y3 N$ }" K
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
1 |3 k+ Z( D& ?3 ?, _4 Z' {- n* p8 ~, f' V" m2 ~2 ?6 E
中心线提取大致分为五种：
2 U0 _- q* X2 S2 D6 {( M Y1 i. N3 O& B3 E
一 基于拓扑细化的方法0 j9 G( f' `+ Z- R; K! w
3 T q, A5 [, k @! h, @
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。* C0 C1 v4 o# W; n! U
' m3 d0 l1 M0 R0 y8 ?二 基于距离变换的方法. I* N& C% ?. V$ T9 E+ j- S
, c4 O+ m( v! Z: t; p( H4 F! _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; M! w5 B( p. N8 b: B
& ^: {3 s. Q$ v# {! k
三 基于路径规划的方法
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7 x* H; @& H) U, s应用于虚拟内窥和机器人路径规划" i. T K. T* Z6 P6 x& F
2 y1 t, P) r- `" I8 {* ?$ m
四 基于追踪的方法
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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
* O2 C: e1 F' l3 V. i1 \& N1 p
% r1 R! i/ @$ q+ _, I) m: f
- ^: j% {, D4 ]+ |7 W( x. n& Q1 g( C# O) y1 z, _. v$ M
二、源代码
. P# n5 m. d: ?1 C; B; n4 I) @' v1 S: N
- 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]);
: k( q- _8 [- d ^4 o
. \; R' A! B5 M. v
+ M' F: K, _3 }3 @% _; @" q三、运行结果
! a* A% |* S6 ^* @
- X: l( C$ Y/ i: y- B
5 T& F9 ]2 x- ~% d$ ?+ U* _. c
& d% b2 \( _% M5 I |
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发表于 2021-5-17 13:46
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