matlab眼底图像视盘分割详细代码
时间: 2023-11-02 19:56:33 浏览: 70
眼底图像视盘分割是医学图像处理中的一个重要任务,下面给出一份基于 Matlab 的眼底图像视盘分割详细代码:
```matlab
clc;
clear all;
close all;
% 读取眼底图像
I = imread('fundus.jpg');
figure,imshow(I), title('原始图像');
% 灰度化
I_gray = rgb2gray(I);
figure,imshow(I_gray),title('灰度图');
% 中值滤波
I_med = medfilt2(I_gray,[3,3]);
figure,imshow(I_med),title('中值滤波');
% 归一化
I_norm = imadjust(I_med);
figure,imshow(I_norm),title('灰度归一化');
% Canny 边缘检测
I_edge = edge(I_norm,'canny');
figure,imshow(I_edge),title('Canny 边缘检测');
% 去除小面积区域
I_remove_small = bwareaopen(I_edge,200);
figure,imshow(I_remove_small),title('去除小面积区域');
% 填充孔洞
I_fill = imfill(I_remove_small,'holes');
figure,imshow(I_fill),title('填充孔洞');
% 提取连通域
[L,n] = bwlabel(I_fill);
% 初始化最大连通域面积
max_area = 0;
% 遍历所有连通域
for i=1:n
% 提取当前连通域
area = sum(sum(L==i));
% 如果当前连通域面积大于最大面积,则更新最大面积
if area > max_area
max_area = area;
max_index = i;
end
end
% 提取最大连通域
I_disc = (L==max_index);
figure,imshow(I_disc),title('提取视盘');
```
以上代码实现了基于 Canny 边缘检测和连通域分析的眼底图像视盘分割算法。具体来说,它首先将彩色眼底图像转化为灰度图像,然后使用中值滤波去除噪声,接着进行灰度归一化和边缘检测,再通过去除小面积区域和填充孔洞来提取视盘区域。最后,使用连通域分析提取最大连通域作为视盘区域。