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* l. B1 O1 H% @) @4 H0 q
一、简介
) d& _6 i6 e- N# D/ X. o: Z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4 r+ ?2 t) l7 W, k2 o
$ ^+ U' u ~; g$ b l中心线提取大致分为五种：
3 z, j# K+ m G# \7 ^
. C& B3 R1 M2 E3 K$ t- T( ^9 N g一 基于拓扑细化的方法
5 S" w0 Y( G$ \3 j$ E. s9 \9 k% Y2 v+ W# B) E- {
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。2 @; |1 O' R2 o/ v4 X- q- S
4 y, C! i* H! E) L( O0 E: b) Q6 j0 s2 a二 基于距离变换的方法
4 i6 F, A. D- a3 {( y, ^+ H. q k. ?7 C& \7 Q, q/ g% n2 q
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4 n+ t- z% |1 O) q) `
1 C1 j! \+ ^# x; e
三 基于路径规划的方法
F& j3 ?0 E5 X6 G0 O! ?) v" C4 ^2 n- G8 v- |* n+ D; C
应用于虚拟内窥和机器人路径规划
3 |9 ]8 v! _; [1 o5 U. X5 R# z, s! z% L6 p4 ]1 T. c
四 基于追踪的方法
$ }/ p/ _! @5 u& B# g
: Y$ r9 S2 M% G8 q+ F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& ?& @3 l& ?" G/ Y, h8 b: F
# d- X! a- s( P0 a0 R0 W
1 j* B( g& Y! j+ F( L/ H C
|8 h/ W" \8 L: D* }0 k3 t二、源代码
7 _, S1 _: S# z) i5 k+ n/ d, O* I$ S/ H- E. Y% 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]);, x+ l$ `& |; I6 A
: i7 z R) l1 z5 j. D0 u1 g8 @; K; @6 v" g
三、运行结果
, }$ S& L/ E6 z+ [
( R Q0 O$ _7 U, ]& _/ Z
1 _2 o4 t# R$ p9 e: Z' c' e. C
; ] y8 V6 s3 b/ X& C# l! B: D
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发表于 2021-5-17 13:46
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