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一、简介3 p0 Y( y% ^ s, A1 u L
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, h' f g2 b. S& q0 q
/ m1 |% V5 o7 g, b$ Z0 |
中心线提取大致分为五种：
. T" Q1 P$ o' H0 M" Y' ^" l5 l- k5 \2 w) N" w; `# Y
一 基于拓扑细化的方法4 @8 F% I" t" f3 F
- \" x9 y2 o: t$ t0 p
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。
0 U3 i2 W0 g6 I H7 x: \& S& x9 v( i9 w
二 基于距离变换的方法
# J. O0 F3 V, d) V/ X' Q/ @- D+ K6 w- {
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
( {! [9 k; q( Q+ _
7 n1 y5 P V" z( R( b6 B1 K三 基于路径规划的方法5 V* l3 }5 g* @* v. }( K* C/ h
! Y9 z, e9 T8 B/ w1 I
应用于虚拟内窥和机器人路径规划7 h9 r: @: ]1 y7 p7 r P) n
( @ \5 ]) e! F2 M; {1 h3 ?3 Y四 基于追踪的方法: t+ Z( a' v' i1 U
$ w* X0 N7 j* T q( d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
- l/ _2 O! y3 S9 e* m9 M' x6 o
( k# _$ T- Z( ^9 W6 Q
; O" J0 c) V4 d9 t2 K, i: n F+ k r7 ?
二、源代码7 {& b0 x" {2 o- J* `. [% R$ m% P
& J5 [5 _- s) `3 |5 i' S6 Y
- 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]);
( z, L/ m# d5 n5 e$ g0 n |+ P7 z4 D" B
x- P/ E4 j7 R7 q% r
' F. a2 a: L" B) M' N8 O三、运行结果. |2 x7 b: V9 e+ N; t2 g/ W1 g) |
4 C8 q' c0 }' ?0 X6 D1 N
- R' w! N2 P2 x( k
2 [. f8 h, p5 m. `* t' x |
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发表于 2021-5-17 13:46
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