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7 B! f w6 E2 G% y' |! ]
一、简介
, E5 ?( a# E2 K, _# L: L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
2 b% S" x& X! J- ] E+ A G t: \3 _1 v# y/ g
中心线提取大致分为五种：
" o& C4 R8 O2 ?" U3 |- J7 _" i3 V/ B
2 ~. `4 P1 F4 y; l一 基于拓扑细化的方法8 _! k5 ?2 C7 t+ U2 _6 v0 I& N& B
0 s! D1 W0 q. O7 n: c; a1 R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。
0 I: V+ L, x o. I m2 x; R m% D) z. E
二 基于距离变换的方法5 S, e$ g* z7 q( k( Y" m4 n
" {2 H. G1 t: O4 i$ t
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/ l8 g' b- F! t" V
2 S; P9 q- a# b! d/ R) b& F4 S% P
三 基于路径规划的方法) t3 E( C* E) m- f. Z8 O# N1 Z
6 ?+ R1 M" A3 E$ j0 s- r1 y# J# Q
应用于虚拟内窥和机器人路径规划
. S; l* T$ g9 N) v# }0 g- Q. f
- A T' p! s2 M+ F( \: F1 c四 基于追踪的方法* I( X3 L; i8 ?/ H
! S' {% q' b: e( W. |; D
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6 T$ F, P7 w6 J+ E. W! {& s
0 j% S* w8 _0 P$ D$ i
2 b8 k; ]( q5 h, E" I
5 P- Y. l5 Z& A. [- k7 u二、源代码5 I3 b# q/ g8 T- |/ |
9 M$ y" _# M7 p6 `8 w- 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]);. ^. _% n, w% \7 U9 _
& N. b+ e) y5 T7 q( O' P7 h. n
% e3 i; M4 s: }6 F8 [- ^三、运行结果, A$ l, j$ ^& k
( v* R0 [. e3 V8 r; Q; K2 m. Q' J
D4 m6 Y+ W, K3 Z
: W7 V3 Z, j# t Y# f' z. m( m
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发表于 2021-5-17 13:46
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