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一、简介
( h1 M9 s1 K6 d) Y+ ^' I8 h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
4 S( p% q$ J3 p1 O( B2 E, @8 B6 }5 O! Y6 C
中心线提取大致分为五种：2 Z* v7 G( o# e% G: h7 f2 o8 x
1 m2 p5 S0 j/ @一 基于拓扑细化的方法5 Q5 Z7 @, N( \% N& M
4 L( W Q, d- a* s# y8 U0 Y9 M) {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。
0 r! ?& U; M2 x$ Q' j" y6 O8 Q& o9 O2 y' e) I
二 基于距离变换的方法) b% J, \# m% u7 |' E1 F( E
* q* W, a% R. b3 \) A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
( T! g* E7 w% e* Q: _" o- G" {9 O8 P, V7 V* z3 s
三 基于路径规划的方法
; L8 Y+ X% Y7 k
* v$ e* R5 E, Y9 Y A应用于虚拟内窥和机器人路径规划: h( u. Z# ~: N6 ^0 [1 H1 s+ s
; O' n3 P7 g6 w+ p5 |& {$ t
四 基于追踪的方法
* ~7 f( H) c2 h' U
1 f0 s. h! Y b* t% H6 b3 M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
& l* ^' `% ?, }# C) H
2 d; r2 A, u- h& \$ M
9 w2 R0 F9 ?" j) l" ~+ l- `) M8 X9 t# ^9 ]
二、源代码$ R, v- G; T) M% E! {( M: k8 z' n
1 E: R$ Y* {, b0 j9 Z. e
- 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]);
* M0 z6 i' m( H$ D' Q: \
3 B- q1 y# C& J1 `* H6 R5 l' n5 I
7 ]1 v. }8 V; y% u三、运行结果9 A- ?1 \* y2 s9 T% J* G" V! [0 M
" t3 ?9 C/ h: B( D5 D1 ?0 p
\9 h8 }# m+ m; \& B: ^ L/ h
) w3 y+ M/ n* V; j: ^" p) ~ |
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发表于 2021-5-17 13:46
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