几乎连接的组件标签

发表史蒂夫·埃丁（Steve Eddins），，，，2010年9月7日

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在一个最近贴文我证明了使用BWDIST（二进制图像欧几里得距离变换）以执行各向同性扩张。这是受到某些东西的启发布雷特问我。

昨晚布雷特发表评论对他在做什么进行更多解释。我要为布雷特所描述的术语造成一个术语：几乎连接的组件标签。

我将用一个简单的合成图像说明，其中包含许多圆形斑点。

URL ='https://blogs.mathworks.com/images/steve/2010/blobs_in_clumps.png';bw = imread（url）;imshow（BW）

现在让我们标记连接的组件BW。

CC = BWConnComp（BW）

cc =连接：8图像：[337 313] numObjects：23 pixelidxlist：{1x23 cell}

您可以看到检测到23个不同的对象。功能Label2RGB对于可视化连接的组件很有用。您可以通过转换输出来使用它BWConnComp使用标签矩阵使用LabelMatrix然后将结果传递给Label2RGB。

L = LabelMatrix（CC）;rgb = label2rgb（l，'喷射'，[.7 .7 .7]，“洗牌”）；IMShow（RGB）

布雷特的问题是：我们如何标记和测量三个团而不是较小的圆圈？（团块是Brett问题中的细胞簇。）答案是将各向同性扩张步骤与连接的组件标记结合在一起。

假设两个圆圈在彼此之间的25个像素单位之内，则两个圆圈是“几乎连接的”。因此，从各向同性扩张步骤开始：

bw2 = bwdist（bw）<= 12.5;imshow（BW2）

现在我们可以在BW2：

l2 = labelmatrix（bwconncomp（bw2））;rgb2 = label2rgb（l2，'喷射'，[.7 .7 .7]，“洗牌”）；IMShow（RGB2）

我们现在有三个团，但是它们太“胖”了。也就是说，由于各向同性扩张步骤，它们中有太多像素。因此，例如，如果我们使用地区企业：

s = regionprops（l2，'区域'）；[s. area]

ANS = 14418 11023 6341

我们得到了扭曲的区域测量。如果我们只想在原始团块中的像素上进行测量怎么办？

一个很好的应用逻辑索引将修改L2摆脱添加的像素。以下行设置为0的所有元素L2对应于背景像素BW。

l2（〜bw）= 0;imshow（label2rgb（l2，'喷射'，[.7 .7 .7]，“洗牌”））

s = regionprops（l2，'区域'）；[s. area]

ANS = 4827 3510 2208

您是否有“几乎连接组件标签”的应用程序？在这里发表您的评论。

PS。嘿，如果您没有注意到，R2010B发布不在。我会尽快发布一些信息。

以MATLAB®7.10出版

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