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9 D% o9 l* s' s( n) X! }一、简介
# {7 n0 r E5 w6 z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
- X' f/ W9 R% X3 ?6 I5 W# ]6 y, J- Q1 W
中心线提取大致分为五种：
7 B, d/ [& `& Q0 k% @
4 U) [8 m6 r/ z5 n4 D; w% S0 J一 基于拓扑细化的方法
+ {7 M+ a7 @- S
9 Q4 d; k- o1 z& S6 e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。4 _; r2 B5 p0 _2 e# @# H- |
# B' x' I* H6 }/ P3 E, n
二 基于距离变换的方法6 Y2 f9 y, P' ^4 [+ `
5 Z. t& f) _, A! \9 B. _# V7 V4 U
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
5 k& S% |+ F! T) E# `* Q
( n$ F3 i% T( [8 I v3 J三 基于路径规划的方法
0 v" }3 X3 N5 z7 G0 [ ]6 m
5 N# y, F3 i- { j应用于虚拟内窥和机器人路径规划
9 i5 R ~; }4 B) G
/ C1 `; |; l0 M. F四 基于追踪的方法7 [$ p5 N2 i: A/ o
8 S1 s9 K Z$ p1 T) Y/ b0 [
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
# V' J8 ?2 _/ K- B3 W" u
' L+ L" [5 h8 M, e8 Q5 [3 E
+ ^/ Q6 G: N, W# T$ B
7 E: p% B+ D- d: m3 f& i- g* B二、源代码
) e+ h X! s- {& E* s% Q& e; A7 J; K+ M- h
- 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]);3 O% `4 X+ u8 k! \. g8 u: J; @7 [
4 G. Q$ i) w" w `5 x/ T, I$ v4 L! a0 C6 `9 J
三、运行结果
, [# E& Y; s1 ^# c0 W6 A0 k$ B" `
4 G( Q) L6 D; @' {" @3 v" S2 L y/ h
. b5 [' M! B d, E# u6 }' P6 ~
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发表于 2021-5-17 13:46
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