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2 p) O1 G3 l) A9 i' J3 e一、简介5 ?1 p e5 d% G: h8 A- 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: w6 Q) \2 Z/ ~6 l4 {& g
( u& _; C" `7 X# \# y0 C* X中心线提取大致分为五种： y/ z( t& s1 R$ y8 t6 j- h
' J( ~3 p! s) t. c8 a一 基于拓扑细化的方法
3 n, U: ~4 d5 R8 j9 b
9 K/ \1 w: p4 l+ R# N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。$ `( T- [+ T- Y) l3 _% O4 u _3 i
7 t# X- s3 v- R5 K
二 基于距离变换的方法
3 O( L' \3 ?+ @1 K& A" t6 a$ `- Z+ R9 e$ K# I( O- X' o
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 m5 ~) x' a* f$ A: Q. A0 Y$ M
三 基于路径规划的方法
q: n7 M: Z! s7 |2 b7 ~8 ?: B) C" ]* B/ N' C5 F. z
应用于虚拟内窥和机器人路径规划$ t; l" v. N9 w, \( X9 D& n4 v
( U) r+ m: \$ l! L
四 基于追踪的方法
3 d& S; R# R% I- o& W6 ^
; }' b3 T) v' x, q3 H& A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
8 f6 y7 A7 H: @, @2 d8 v, {2 o9 p* |( V' j6 ?& }
- Q& {( [/ H8 \: V# @) o
0 I/ ]7 m& D* D7 D3 F
二、源代码& O+ }; E/ I' f% F" g
, p# W( G$ \/ A" {9 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]);
9 d) o# a) E. W9 @3 i; v
6 J9 V! ~$ m) f M
. K- O3 a% D* ^, g4 H1 {三、运行结果2 \" C+ b/ w7 a
7 {9 d5 B8 @4 ]
* l! Z: @2 S4 X
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发表于 2021-5-17 13:46
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