肺实质分割(腐蚀操作) 使用 skimage 中 morphology 模块的 binary_erosion() 函数
时间: 2023-12-29 16:00:30 浏览: 44
肺实质分割是指利用计算机图像处理技术,将肺部影像中的实质组织和空气区域进行分割,以便进行更精确的医学影像分析。在实现肺部分割的过程中,常常使用腐蚀操作来去除图像中的噪声和不需要的结构,从而得到清晰的肺部边界。
在Python语言中,可以使用skimage(scikit-image)中的morphology模块来进行腐蚀操作。其中,binary_erosion()函数可以对二值图像进行腐蚀操作,去除图像中的小区域或细小连接部分,从而使肺部边界更加清晰和准确。
在进行肺实质分割时,首先需要将医学影像转换成二值图像,然后利用skimage中的binary_erosion()函数对二值图像进行腐蚀操作,去除不需要的部分。腐蚀操作可以根据指定的结构元素大小和形状进行调节,以达到较好的分割效果。
最后,通过对二值图像进行腐蚀操作后,可以得到更准确的肺部边界,便于进行后续的医学影像分析和诊断。使用skimage中morphology模块的binary_erosion()函数,可以较为方便地实现肺实质分割中的腐蚀操作,提高了医学影像处理的效率和准确性。
相关问题
AttributeError: module 'skimage.morphology' has no attribute 'binary_hit_or_miss'
抱歉,看来最新版本的scikit-image库已经移除了binary_hit_or_miss函数。可以使用其他函数替代来实现同样的效果。比如,可以使用scikit-image库的match_template函数来实现同样的效果。代码如下:
```
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.feature import match_template
import numpy as np
BO_skel = skeletonize(BO) # BO为二值化图像
BO_hb = np.zeros_like(BO_skel)
template = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 1]]) # hbreak模板
thresh = threshold_otsu(BO_skel)
for i in range(BO_skel.shape[0] - 2):
for j in range(BO_skel.shape[1] - 2):
if BO_skel[i, j] == 1:
roi = BO_skel[i:i+3, j:j+3]
if np.all(roi == template):
corr = match_template(BO_skel[i-5:i+8, j-5:j+8], template)
if np.max(corr) > 0.9 and BO_skel[i, j] > thresh:
BO_hb[i+1, j+1] = 1
```
这个代码中,我们首先使用skeletonize函数得到了二值化图像BO的骨架图BO_skel。然后我们定义了hbreak模板,并使用match_template函数在图像的每一个像素位置上匹配这个模板。如果匹配得分比较高,就判断这个像素是一个端点,并将对应位置的BO_hb标记为1。需要注意的是,在判断像素是否是端点时,我们使用了OTSU阈值法来确定一个合适的阈值。
from skimage.morphology import skeletonize_3d from skimage import data # Load the 3D data points data = data.binary_blobs(length=100, blob_size_fraction=0.1, n_dim=3) # Convert the data points to a binary image binary_image = data.astype(bool) # Generate the distance map distance_map = ndimage.distance_transform_edt(binary_image) # Threshold the distance map thresholded_distance_map = (distance_map > 0) & (distance_map < 10) # Skeletonize the thresholded distance map skeleton = skeletonize_3d(thresholded_distance_map)对这段代码采用matplotlib进行可视化
好的,您可以尝试使用以下代码来可视化这段代码生成的三维骨架图像:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# Plot the binary image
x, y, z = binary_image.nonzero()
ax.scatter(x, y, z, zdir='z', c='red')
# Plot the skeleton
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes_lewiner(skeleton, 0)
mesh = Poly3DCollection(verts[faces], alpha=0.1)
face_color = [0.5, 0.5, 1]
mesh.set_facecolor(face_color)
ax.add_collection3d(mesh)
ax.set_xlim(0, binary_image.shape[0])
ax.set_ylim(0, binary_image.shape[1])
ax.set_zlim(0, binary_image.shape[2])
plt.show()
```
这段代码使用了matplotlib库中的3D可视化功能,将原始的二进制图像和骨架图像在三维空间中显示出来。其中,红色的点表示二进制图像中的非零点,蓝色的线条表示骨架图像。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)