imsegfmm
Сегментация бинарного изображения с помощью быстро идущий метод
Синтаксис
Описание
[ возвращается нормированное геодезическое расстояние сопоставляют BW,D] =
imsegfmm(___)D вычисленное использование быстрого метода похода. BW пороговая версия D, где все пиксели, которые нормировали геодезические значения расстояния меньше, чем thresh рассматриваются приоритетными пикселями и устанавливаются в trueD может быть порог на разных уровнях, чтобы получить различные результаты сегментации.
Примеры
Изображение сегмента Используя быстро идущий алгоритм метода
В этом примере показано, как сегментировать объект в изображении, использующем Быстро идущий Метод на основе различий в полутоновой интенсивности по сравнению с местоположениями seed.
Readimage.
I = imread('cameraman.tif'); imshow(I) title('Original Image')
Создайте маску и задайте местоположение seed. Можно также использовать roipoly создать маску в интерактивном режиме.
mask = false(size(I)); mask(170,70) = true;
Вычислите массив весов на основе полутоновых различий в интенсивности.
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')
Вы можете порог геодезическая матрица расстояния D использование различных порогов, чтобы получить различные результаты сегментации.
figure
imshow(D)
title('Geodesic Distances')
Объект сегмента в объеме на основе различий в интенсивности
Этот пример сегментирует мозг из данных MRI человеческой головы.
Загрузите данные MRI.
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 полутоновых различий в интенсивности.
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 изоповерхности.
figure p = patch(isosurface(double(BW))); p.FaceColor = "red"; p.EdgeColor = "none"; daspect([1 1 27/64]); camlight lighting phong
Входные параметры
Выходные аргументы
Советы
imsegfmmоперации плавающей точки двойной точности использования для внутренних расчетов для всех классов кроме классаsingle. ЕслиWимеет классsingle,imsegfmmиспользует операции с плавающей точкой с одинарной точностью внутренне.imsegfmmпиксели наборов с0илиNaNзначения веса кInfв геодезическом расстоянии отображаютD. Эти пиксели являются частью фона (логическая ложь) в сегментированном изображенииBW.
Ссылки
[1] Сифианин, Дж. А. Методы установки уровня и быстро идущие методы: развивая интерфейсы в вычислительной геометрии, гидроаэромеханике, компьютерном зрении, и материаловедении, издательстве Кембриджского университета, 2-м выпуске, 1999.
Смотрите также
activecontour | graydist | graydiffweight | gradientweight | Image Segmenter