|
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
- p1 ^# f' G' j6 D: ]& R
一、简介( r; f+ C* w! Z! _; T- m( \8 N6 I
1.使用距离变换的分水岭分割
; e9 w0 J) P1 c: F
; f2 C! Q8 w" R# f x4 F* {（1）距离变换4 t- r( z7 N3 R) {2 q5 @
% a+ J! Q9 Q8 `6 y3 ?. dD = bwdist(BW);
3 S8 d2 p. ~) g" m) N7 S/ r ~
! \1 b4 {8 H) {) ?& w二值图像的距离变换是指从每个像素到最接近零值的像素的距离。7 o+ W+ M( g, h2 Y6 ?$ O6 [: b
1 M7 I5 i, o) L x# U8 l
（2）测地距离变换
% d& C0 S9 f' i4 E& D3 ~# y. i) t) f# P
D = bwdistgeodesic(BW,mask);5 y: x1 a0 n7 M- E' c. }
6 z9 t% N! T- u! X- c# X( q+ F2.使用梯度的分水岭分割
& ^) i7 W" D+ Z# q* c& \: b P# R8 W3 F% ^3 |- P) ^( P
获取梯度图像：7 ?' l D, I* ?3 {, X, A
% {6 d+ I4 A$ }% q$ x( e
h = fspecial(‘sobel’);
0 q6 g5 H3 {* y) ~& b# ^9 ~. K7 _3 }- [7 @2 X, O+ O! ~9 U/ J
fd = tofloat(f);
4 m( a: b6 ?6 T. g* l( H& G
* f7 s" ?9 F4 _! a! Sg = sqrt(imfilter(fd, h, ‘replicate’) .^ 2 + …4 _0 W, H0 G( q5 U: G E: t4 `/ U
! X# {2 f/ E7 jimfilter(fd, h’, ‘replicate’) .^ 2);
2 M: M) l* ?: E0 t6 M7 w N
/ E7 h* U) N% k. |3 H在使用针对分割的分水岭变换之前，常常使用梯度幅度对图像进行预处理。梯度幅度图像沿着物体的边缘有较高的像素值，而在其他地方则有较低的像素值。在理想的情况下，分水岭变换可得到沿物体边缘的分水岭脊线。若梯度图像直接进行分水岭变换可能会严重过分割，所以在计算分水岭变换之前可以先平滑梯度图像。1 \: b( b; ]9 u+ j3 N
3 |1 x3 j+ \; f3 c. Q* x3.控制标记符的分水岭分割" _4 W8 u, V7 t; J
4 D8 C/ `/ \6 _' k1 H4 s: n7 D( ^（1）计算局部极小值区域
2 A N. r; N5 B7 ~! H- g' a$ X6 |# \2 c& v; x# C* a7 \
rm = imregionalmin(f);
; q1 _' F& r9 P" a# H5 r9 l7 M# [ W0 ~' d ?
其中，f 是灰度图像，rm 是二值图像，rm 的前景像素标记出局部小区域的位置。( i/ j! X! E8 ]- r
1 Y0 @' p4 L! D2 K$ c（2）扩展极小值
, ^- C2 l0 F. V5 U. [. w# e, G) N! { h" _
im = imextendedmin(f,h);5 @8 d% h) J% `! u- p
' j+ Z4 V& m1 Y4 C1 c! u7 e c
其中，f 是灰度图像，h 是高度阈值，im 是一幅二值图像，im 的前景像素标记了深的局部小区域的位置。3 k* r- ~' Y0 h/ Y
7 F5 r. a- x p% Y
（3）强制最小
4 V6 q# V, L$ q4 R0 M6 I* T+ R; ^" ]& Q% v. F% Z: I8 T' H
mp = imimposemin(f, mask);
8 f1 F/ J% F' ] R1 `% V
# J2 Z1 C( ]8 `( F5 ?3 t* t其中，f 是灰度图像，mask 是二值图像，mask 的前景像素标记了输出图像 mp 中局部最小区域的期望位置。通过在内部和外部标记符的位置覆盖局部最小区域，可以改进梯度图像，用于控制过分割的一种方法是基于标记符的概念。标记符是属于一幅图像的连通分量。我们希望有一个内部标记符集合，它们处在每个感兴趣物体的内部，而外部标记符集合包含在背景中。标记符的选择范围可以从简单过程到更复杂的方法，涉及尺寸、形状、位置、相对距离、纹理内容等等。指针是携带对分割有影响的先验知识的标记符。人们常常使用先验知识在每天的视觉中帮助解决分割和高级任务。最为熟悉的便是使用文本。因此，分水岭分割提供可以有效利用这些类型的知识的框架这一事实，是这一方法的突出优点。4 G' I* Q" w; l+ Y. a
, N# O4 q/ v, }; R8 c/ H
B+ ]0 T- [; N, R% @4 ?1 ~二、源代码7 g" n) k8 d/ C5 O! E& H5 K. `4 z
' Q. R' G2 U. v3 K# H$ n; M- %基于控制标记符的分水岭分割
- [file,filepath]=uigetfile('*');
- file=fullfile(filepath,file);
- img=imread(file);%读图
- imgsize=size(img);
- if(numel(imgsize)>2)
- i=rgb2gray(img);
- else
- i=img;
- end;
- imshow(i);title('灰度图');
- pause;
- %取阈值
- [T,SM]=graythresh(i);
- bw=im2bw(i,T);
- imshow(bw);title('二值');
- pause;
- % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基于距离变换的分水岭分割%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
- gc = ~bw;
- % imshow(gc);
- % pause;
- D = bwdist(gc);
- % figure,contour(-D,40);
- imshow(-D,[]);title('距离变换图');
- pause;
- rm = imregionalmin(-D);%查看局部极小值区域
- imshow(rm);title('查看局部极小值区域');
- pause;
- im = imextendedmin(-D,2);%扩展最小值
- % figure,contour(im,40);
- fim=i;
- fim(im) = -255;
- imshow(fim);title('合并后的局部极小值');%查看合并后的局部极小值
- pause;
- Lim = watershed(bwdist(im));
- imshow(Lim,[]);title('基于距离变换的流域分割');
- pause;
- em = Lim == 0;
- res=em|im;
- imshow(res);%查看掩膜图像
- title('掩膜图像');
- pause;
- g2 = imimposemin(i, im | em);
- imshow(g2);
- title('强制最小');
- pause;
- L2 = watershed(g2);
- f2 = img;
- f2(L2 == 0) = 255;
- imshow(f2);
- title('基于控制标记符的分水岭分割');9 y. g) ~$ k8 a Z0 U% S5 g3 V5 l
& l' o& j: Z) i2 ~0 g( W
- W: v, t* K3 r/ J j) z
% a* v/ F5 I" r$ E' c+ J1 p3 U- H三、运行结果
, Q% }' U4 l9 x. u% w0 z
% n8 J- U: h" w4 v: v
- a; G2 `$ b3 E: } |
|
/1 
发表于 2021-4-25 11:22
收藏
淘帖
支持！
反对！