3-D суперпиксельная избыточная сегментация изображения 3-D
[ вычисляет суперпиксели изображения L,NumLabels] = superpixels3(___,Name,Value)A использование пар имя-значение для управления аспектами сегментации.
Загрузите 3-D данные МРТ, удалите все одиночные размеры и преобразуйте данные в изображение интенсивности оттенков серого.
load mri;
D = squeeze(D);
A = ind2gray(D,map);
Вычислите суперпиксели 3-D. Формируют выходное изображение, где каждому пикселю присваивается средний цвет соответствующей области суперпикселя.
[L,N] = superpixels3(A,34);
Поочередно покажите все плоскости xy с границами суперпикселей.
imSize = size(A);
Создайте стек изображений RGB для отображения границ в цвете.
imPlusBoundaries = zeros(imSize(1),imSize(2),3,imSize(3),'uint8'); for plane = 1:imSize(3) BW = boundarymask(L(:, :, plane)); % Create an RGB representation of this plane with boundary shown % in cyan. imPlusBoundaries(:, :, :, plane) = imoverlay(A(:, :, plane), BW, 'cyan'); end implay(imPlusBoundaries,5)
Установите цвет каждого пикселя в выходном изображении на среднюю интенсивность области суперпикселя. Показать среднее изображение рядом с оригиналом. При запуске этого кода можно использовать implay для просмотра каждого среза данных МРТ.
pixelIdxList = label2idx(L); meanA = zeros(size(A),'like',D); for superpixel = 1:N memberPixelIdx = pixelIdxList{superpixel}; meanA(memberPixelIdx) = mean(A(memberPixelIdx)); end implay([A meanA],5);
Алгоритм, используемый в superpixels3 является измененной версией алгоритма простой линейной итеративной кластеризации (SLIC), используемого superpixels. На высоком уровне он создает центры кластеров и затем итеративно чередует назначение пикселей ближайшему центру кластеров и обновление расположений центров кластеров. superpixels3 использует метрику расстояния для определения ближайшего центра кластера для каждого пикселя. Эта метрика расстояния объединяет расстояние интенсивности и пространственное расстояние.
Функция Compactness аргумент происходит от математической формы метрики расстояния. Параметр компактности алгоритма является скалярным значением, которое управляет формой суперпикселей. Расстояние между двумя пикселями i и j, где m - значение компактности, равно:
(dspatialS) 2
Компактность имеет то же значение, что и в 2-D superpixels Функция: Она определяет относительную важность расстояния интенсивности и пространственного расстояния в метрике общего расстояния. Меньшее значение заставляет суперпиксели лучше прилипать к границам, делая их неправильной формы. Более высокое значение делает суперпиксели более регулярной формы. Допустимый диапазон компактности: (0 Inf), как в функции 2-D. Типичный диапазон был найден путем экспериментов [0.01 0.1]. Динамический диапазон входных изображений нормализуется в алгоритме от 0 до 1. Это обеспечивает непротиворечивое значение значений компактности для всех изображений.
boundarymask | imoverlay | label2idx | label2rgb | superpixels