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; \' p7 P6 j& C6 w! q一、简介, v$ ]$ I! J5 L6 e% B) M/ Z" R3 }) `1 I
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
; p3 @" Q/ S3 A& W' }! u% ]' h7 t
5 A+ t# @) Z% i中心线提取大致分为五种：+ X! R( q6 ]+ L5 w5 f, f
9 j5 P) K8 o, u# Z+ E一 基于拓扑细化的方法2 y7 x: r& o' e4 F! r& C
# `/ n! j- h$ v7 g
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。2 R) k6 `. x4 ?; p
* }! c* D0 l3 X2 g二 基于距离变换的方法% v! Y) \* ^- x, I( x0 p
% k$ t( n/ {- E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0 M1 k, g7 K" J9 n
/ w& q5 l9 W# o' O* P K& R
三 基于路径规划的方法
: J2 e5 R" z& Z) _; D. ~: d: d
. Z9 V" l& d+ D) n6 [! ]& q: S" W应用于虚拟内窥和机器人路径规划) a- Q$ p1 g$ w: w$ s9 R
/ @" p1 L$ b" q& @# W四 基于追踪的方法
+ g5 E a' D! |. V2 I, ^2 y
; p. F& c2 |! ^% ~1 L% A8 n/ S8 y: L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
" _0 |% j8 H2 v' T; C5 I
5 Z) U% t" x& V; ?
7 b+ i# Z t/ a; q$ o" ~) S
6 I* s+ S$ _8 A9 @8 X+ O二、源代码4 i F! @. k! V3 `9 r* W/ V
$ O; @; K# w ?+ U0 ^5 |- 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]);$ r6 s1 y# x' q
8 r& t) q" Y5 Z/ d1 b2 F
( V' g/ M; Q* ]0 ?三、运行结果3 R) `' D' t4 Z( |0 E
3 { q: R. K: ^6 G! b
6 N9 y) i' u- e3 W7 B
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发表于 2021-5-17 13:46
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