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标题:
基于matlab心脏中心线提取
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作者:
baqiao
时间:
2021-5-17 13:46
标题:
基于matlab心脏中心线提取
( h3 ~) H" F6 |- ^" {, w: y2 h
一、简介
+ K. P9 Z0 d3 M! K
中心线提取是图像分割的重要步骤之一，中心线提取的好坏直接影响图像分割效果，因此研究中心线提取是很关键的问题
% w: {8 ~9 M1 h. g
9 K( w' F5 c7 }9 h R: d
中心线提取大致分为五种：
! N' x$ M, D2 j- |& y
: J6 z; y/ r7 J* ]& v
一 基于拓扑细化的方法
1 f2 X! y4 L" h2 I V9 j$ U1 p" W) x
+ G: P3 N9 o: P' ^2 S9 P; H
使用形态学腐蚀操作来不断去除物体的边界，直到仅剩其骨架，由于该方法是一个迭代过程，所以会很耗时，且易受图像质量的影响。
1 U% v! o# r' p2 `) l$ f7 C9 v
2 t" H9 s1 p$ f8 y# [# I7 x% X+ Y
二 基于距离变换的方法
# Q' E" n* x J+ `8 j
7 d$ c# v% o) W) _
通过定位距离物体边界最远的一组点来确定物体的中心线，通常采用欧式距离，可以理解为一系列最大内切球的球心构成了物体的中心线，有代表性的是基于边界的距离变换和基于源点的距离变换
4 N& S+ @5 N7 [
. L! t/ M1 ~3 N# ?- d& q8 B
三 基于路径规划的方法
" a; \% w6 Q) F6 p5 Z: w* ?; m4 X2 W" p
3 x R% S7 Y# a2 I. t ~
应用于虚拟内窥和机器人路径规划
/ Z* U p `; t U) [
2 [. z; N, y I! v4 K- g
四 基于追踪的方法
, ~8 T/ l1 \/ {
% y+ _+ Z( E1 A( K9 H2 T& y
通过判断管状物体的局部方向获得当前位置近似的中心线趋势，并结合图像中物体的局部信息，得到当前位置处物体横截面的中心点。缺点是在追踪过程中未考虑全局信息，会导致中心线提取不完整
* T" d w6 ~3 Y& _) _
/ t$ B! P! F3 b) ]% w' M* J8 b) c
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2021-5-17 13:46 上传
3 ^8 A' R7 B7 j. |
2 t: R7 U: L9 F X6 R/ `
二、源代码
t* n* ^. [2 P) L/ s C- Y& c5 o
6 v0 v3 N4 @8 W; N1 u1 ~; R
clc;
I = rgb2gray(imread ('22.bmp'));
Id = double(I);
%高斯滤波
h = fspecial('gaussian',[3,3], 2);
Ig = imfilter(Id, h);
%多尺度血管骨架提取
Ivessel = FrangiFilter2D(Ig);
figure,imshow(Ivessel);
%腐蚀
se = strel('disk', 2);
bw2 = imerode(Ivessel, se);
%细化
bw3 = bwmorph(bw2,'thin',inf);
%消除垂直于血管走向的干扰
bw4 = ThreeLinkFilter(bw3);
%消除面积比较小的联通分支
bw5 = bwareaopen(bw4, 256);
figure,imshow(bw5);
%与源图像叠加
Iout = imadd(Id, double(bw5)*255);
%显示结果
figure,
%imshow(Iout, [0, 255]);
imshow(Ivessel, [0, 255]);
8 T5 u: d2 {4 C" U. z/ V
9 F* J- ^' e) M( k5 H' r" D
l/ ?; @) L- O5 {6 |, ?7 ?
三、运行结果
0 J+ H& {8 r9 p* g3 A) J
+ @" h$ x+ U: n% s7 s [5 W
3.png
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2021-5-17 13:46 上传
4 E9 Z/ a7 a# }4 Y% |) ^1 V
' A, c5 [1 o% t6 ^" X
作者:
yin123
时间:
2021-5-17 14:57
基于matlab心脏中心线提取
作者:
regngfpcb
时间:
2021-5-17 18:14
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作者:
yizhihenanjing
时间:
2021-5-17 18:14
基于matlab心脏中心线提取
作者:
www461www
时间:
2021-8-13 17:14
基于matlab心脏中心线提取
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