Бинарная маска задает видимую область (ROI) изображения. Пиксельные значения маски 1 укажите на пиксели изображения, которые принадлежат ROI. Пиксельные значения маски 0 укажите на пиксели изображения, которые являются частью фона.
В зависимости от приложения ROI может состоять из непрерывных или несмежных групп пикселей. Непрерывная область является одной группой связанных пикселей. Непрерывный ROI мог представлять отдельный объект в изображении, таком как один автомобиль в изображении уличной сцены или ткань тела в медицинском изображении. Например, несмежный ROI мог представлять все пиксели, соответствующие воде на воздушной фотографии или всем tumorous ячейкам в медицинском изображении.
Image Processing Toolbox™ поддерживает много опций, чтобы создать бинарную маску. Вот некоторые общие подходы, несмотря на то, что этот выбор не является исчерпывающим.
Распространенный способ создать маску из изображения состоит в том, чтобы классифицировать каждый пиксель на основе значения интенсивности пикселя. Например, пиксели в необходимой области могут казаться более яркими, чем фон или иметь различный цвет, чем фон. Различные функции и приложения позволяют вам применить пороговую обработку к шкале полутонов, индексированной, и цветные изображения.
| Операция | Описание | Демонстрационный Выход (Входное изображение, бинарная маска и ROI маскированный) |
|---|---|---|
| Один порог | ROI состоит из полутоновых пикселей, интенсивность которых выше (или ниже) заданный порог. Можно создать бинарную маску, представляющую ROI с помощью математических операций или функций такой как Для примера смотрите Правильное Неоднородное Освещение и Анализируйте Основные объекты. |
|
| Область значений интенсивности или значений индекса | ROI состоит из полутоновых пикселей, интенсивность которых или в диапазоне значений. Можно создать бинарную маску, представляющую ROI с помощью математических операций или при помощи roicolor функция. Эта функция также поддерживает индексированные изображения, в этом случае маска указывает, что пиксели с определенным соответствием значений индекса раскрашивают палитру. |
|
| Область значений значений цвета | ROI состоит из пикселей в цветном изображении, цветовые каналы которого в диапазоне значений. Можно создать бинарную маску из изображения RGB с помощью приложения Color Thresholder. Это приложение позволяет вам в интерактивном режиме выбрать область значений значений для этих трех цветовых каналов на основе различных цветовых пространств. |
|
| Полутоновая заливка | ROI состоит из связанных пикселей подобного значения интенсивности. Вы задаете точку seed и допуск. Выполните операцию заливки полутонового изображения с помощью |
|
| Цветная заливка | ROI состоит из связанных пикселей значения схожего цвета. Вы задаете точку seed и допуск. Выполните операцию заливки на цветном изображении с помощью приложения Image Segmenter. |
|
Можно задать ROI на основе положения пикселей в изображении. Например, можно задать ROI, состоящий из пикселей в форме ROI, которую вы чертите, или в прямоугольной закрашенной фигуре, местоположение которой задано с помощью индексации массива.
| Операция | Описание | Демонстрационный Выход (Входное изображение, бинарная маска и ROI маскированный) |
|---|---|---|
| Создайте геометрическую или форму от руки с помощью объектов ROI | ROI состоит из всех пикселей, положение которых является в геометрическом или руке чертившей формой. Во-первых, вы создаете объект ROI, затем вы создаете бинарную маску с помощью Для примера смотрите, Создают Бинарную Маску Используя Функцию ROI. |
|
| Создайте многоугольную форму с помощью инструмента многоугольника | ROI состоит из всех пикселей в многоугольной форме. Можно чертить форму в интерактивном режиме в инструменте многоугольника при помощи |
|
| Создайте маску из координат многоугольника | ROI состоит из всех пикселей, положение которых в многоугольнике. Можно создать эту бинарную маску путем определения вершин многоугольника с помощью использования |
|
Некоторые алгоритмы сегментации изображений предсказывают ROI на основе функций в изображении и крупной оценке местоположения ROI. Например, активный метод контуров итеративно совершенствовал маску, которую вы обеспечиваете к границам объекта. Преимущество автоматизированных и полуавтоматических алгоритмов сегментации - то, что они могут обнаружить сложные контуры ROI с высоким качеством, учитывая неточную начальную оценку местоположения.
Image Segmenter и приложения Volume Segmenter включают автоматизированные и полуавтоматические методы сегментации. Можно также сегментировать изображения на ROI и фон с помощью множества функций в тулбоксе. Для получения дополнительной информации о доступных методах сегментации, смотрите Сегментацию Изображений.
| Операция | Описание | Демонстрационный Выход (Входное изображение, бинарная маска и ROI маскированный) |
|---|---|---|
| График сокращается | График сократил оценки алгоритма ROI с помощью итеративной основанной на графике сегментации. Вы задаете и совершенствовали ROI с помощью пикселей seed и для ROI и для фона. Функциональность сокращения графика добавляется grabcut функционируйте и приложение Image Segmenter. |
|
| Ленивый моментальный снимок | Ленивый алгоритм моментального снимка оценивает ROI с помощью основанной на графике сегментации. Вы задаете начальную маску или пиксельные координаты и для ROI и для фона. Ленивая функциональность моментального снимка добавляется lazysnapping функция. |
|
| Активные контуры | Активные контуры (змеи) алгоритм оценивают ROI с помощью метода роста области. Вы задаете начальную маску вокруг границ объекта. Активная функциональность контура добавляется activecontour функционируйте и приложение Image Segmenter. |
|
Color Thresholder | Image Segmenter | Volume Segmenter
