maxhessiannorm
Максимум нормы Фробениуса Гессиана матрицы
Описание
Примеры
Найдите потоки Используя максимум нормы Фробениуса гессиана изображений
Считайте и отобразите изображение, которое содержит трубчатые потоки различных толщин.
I = imread('threads.png');
imshow(I)
Вычислите максимум нормы Фробениуса Гессиана изображения с трубчатым набором толщины к семи пикселям.
C = maxhessiannorm(I,7);
Создайте расширенную версию потоков выделения изображений семь пикселей толщиной. Используйте порог чувствительности структуры, равный половине максимума нормы Фробениуса Гессиана. В изображении потоки обнаруживаются темный против светлого фона, поэтому задайте объектную полярность как 'dark'. Отобразите улучшенное изображение.
J = fibermetric(I,7,'ObjectPolarity','dark','StructureSensitivity',0.5*C); imshow(J) title('Enhanced Tubular Structures 7 Pixels Thick')
Порог улучшенное изображение, чтобы создать бинарную маску, содержащую только потоки с заданной толщиной.
BW = imbinarize(J);
Отобразите маску по оригинальному изображению с помощью labeloverlay функция. Наложение имеет синий оттенок, где маской является true, значение тех потоков имеет заданную толщину.
maskl = labeloverlay(I,BW);
imshow(maskl)
title('Detected Tubular Structures 7 Pixels Thick')
Входные параметры
Выходные аргументы
Советы
maxhessiannormфункция помощника кfibermetric, который изменил поведение по умолчанию в R2018b. Если вы хотите воспроизвести предшествующее поведение по умолчанию, то задайтеStructureSensitivityкак0.5*maxhessiannorm(I).
Ссылки
[1]