imsegfmm
Бинарное изображение с использованием метода быстрого марша
Синтаксис
Описание
[ возвращает нормированную карту геодезического расстояния BW,D] =
imsegfmm(___)D вычисляется методом быстрого марша. BW является пороговым вариантом D, где все пиксели, которые имеют нормированные значения геодезического расстояния меньше thresh считаются пикселями переднего плана и устанавливаются в true. D может быть задан порог на разных уровнях для получения различных результатов сегментации.
Примеры
Изображение сегмента с использованием алгоритма быстрого марширования
В этом примере показано, как сегментировать объект в изображении с помощью Fast Marching Method на основе различий в интенсивности полутонового цвета по сравнению с местоположениями seed.
Чтение изображения.
I = imread('cameraman.tif'); imshow(I) title('Original Image')
Создайте маску и укажите местоположение seed. Можно также использовать roipoly для создания маски в интерактивном режиме.
mask = false(size(I)); mask(170,70) = true;
Вычислите массив весов на основе различий интенсивности в полутоне.
W = graydiffweight(I, mask, 'GrayDifferenceCutoff', 25);Сегментируйте изображение с помощью весов.
thresh = 0.01;
[BW, D] = imsegfmm(W, mask, thresh);
figure
imshow(BW)
title('Segmented Image')
Можно пороговать матрицу геодезических расстояний D использование различных порогов для получения различных результатов сегментации.
figure
imshow(D)
title('Geodesic Distances')
Объект сегмента в объеме на основе различий интенсивности
Этот пример сегментирует мозг от данных МРТ головы человека.
Загрузите данные МРТ.
load mri
V = squeeze(D);Визуализируйте данные.
sizeO = size(V); figure; slice(double(V),sizeO(2)/2,sizeO(1)/2,sizeO(3)/2); shading interp, colormap gray; title('Original');
Установите местоположения seed.
seedR = 75; seedC = 60; seedP = 10;
Вычислите веса на основе различий интенсивности в полутоне.
W = graydiffweight(V, seedC, seedR, seedP , 'GrayDifferenceCutoff', 25);Сегментируйте изображение с помощью весов.
thresh = 0.002; BW = imsegfmm(W, seedC, seedR, seedP, thresh);
Визуализируйте сегментированное изображение с помощью изо-поверхности.
figure; p = patch(isosurface(double(BW))); p.FaceColor = 'red'; p.EdgeColor = 'none'; daspect([1 1 27/64]); camlight; lighting phong;
Входные параметры
Выходные аргументы
Совет
imsegfmmиспользует операции с плавающей точкой двойной точности для внутренних расчетов для всех классов, кроме классаsingle. ЕслиWявляется классомsingle,imsegfmmиспользует внутренние операции с плавающей точкой с одной точностью.imsegfmmустанавливает пиксели с0илиNaNзначений веса вInfна изображении геодезического расстоянияD. Эти пиксели являются частью фона (логический false) в сегментированном изображенииBW.
Ссылки
[1] Sethian, J. A. Level Set Methods and Fast Marching Methods: Эволюция интерфейсов в вычислительной геометрии, механике жидкости, компьютерном зрении и материаловедении, Cambridge University Press, 2nd Edition, 1999.
См. также
activecontour | gradientweight | graydiffweight | graydist | Image Segmenter