主要内容
imsegfmm
使用快速行进法二进制图像分割
语法
描述
例子
段图像使用快速行进法算法
这个例子显示了如何细分一个对象在一个图像使用快速行进方法基于不同的灰度强度比种子的位置。
读取图像。
我= imread (“cameraman.tif”);imshow (I)标题(原始图像的)
创建面具和指定种子位置。您还可以使用roipoly交互式地创建面具。
掩码= false(大小(I));面具(170、70)= true;
基于灰度强度差异计算权重数组。
W = graydiffweight(面具,我“GrayDifferenceCutoff”25);
段图像使用重量。
打= 0.01;(BW, D) = imsegfmm (W,面具,打);图imshow (BW)标题(“分割图像”)
你可以阈值的测地线距离矩阵D使用不同的阈值来得到不同的分割结果。
图imshow (D)标题(“测地线距离”)
段体积对象基于强度的差异
这个示例部分人类的大脑核磁共振数据头。
核磁共振数据加载。
负载(“核磁共振”)V =紧缩(D);
可视化数据。
sizeO =大小(V);图片(双(V), sizeO (2) / 2, sizeO (1) / 2, sizeO (3) / 2);阴影插值函数colormap (“灰色”)标题(“原始”)
设置种子的位置。
seedR = 75;seedC = 60;seedP = 10;
计算权重基于灰度强度差异。
W = graydiffweight (V, seedC、seedR seedP,“GrayDifferenceCutoff”25);
段图像使用重量。
打= 0.002;BW = imsegfmm (W seedC seedR seedP,打);
可视化图像分割使用等值面。
图p =补丁(等值面(双(BW)));p。FaceColor =“红色”;p。EdgeColor =“没有”;daspect ([1] 1 27/64);camlight照明冯氏
输入参数
输出参数
提示
imsegfmm使用双精度浮点操作内部计算类除了类单。如果W的类单,imsegfmm在内部使用单精度浮点运算。imsegfmm设置像素与0或南重量值正在测地距离的图像D。这些像素的分割图像背景(逻辑错误)BW。
引用
[1]Sethian, j . A。水平集方法和快速行进方法:进化的接口在计算几何,流体力学,计算机视觉和材料科学剑桥大学出版社,第二版,1999年版。
介绍了R2014b
