血管骨架图像分割算法
时间: 2023-11-25 21:51:53 浏览: 28
血管骨架图像分割算法是一种用于从眼底图像中分离出血管区域的算法。以下是一种常见的血管骨架图像分割算法:
1. 运用最大类间方差法进行动脉环与周围组织的分割。
2. 在中值滤波加强图像的基础上采用Zhang快速并行细化算法提取血管骨架。
3. 采用基于Canny算子的边缘检测方法提取轮廓。
4. 在预处理图像的基础上高效地生成了血管骨架和轮廓。
需要注意的是,不同的血管骨架图像分割算法可能会有所不同,具体实现方式也可能会有所不同。
相关问题
matlab的骨架提取的算法分析
Matlab中的骨架提取操作也是一种图像形态学操作,通常用于图像处理中的特征提取和分析。骨架提取操作可以通过对二值图像进行多次腐蚀和膨胀操作,得到图像中的中轴线或骨架。
具体的算法步骤如下:
1. 将原始图像进行二值化处理,得到一个二值图像。
2. 对二值图像进行腐蚀操作,得到一个新的二值图像。
3. 对新的二值图像进行膨胀操作,得到一个新的二值图像。
4. 将新的二值图像与原始二值图像进行逐像素的取反操作,得到一个新的二值图像。
5. 重复步骤2~4,直到得到一个无法再进行腐蚀和膨胀操作的二值图像,即为骨架图像。
Matlab中可以使用bwmorph函数进行骨架提取操作,其语法为:
skel = bwmorph(img, 'skel', inf)
其中,img为原始二值图像,'skel'表示进行骨架提取操作,inf表示进行无限次腐蚀和膨胀操作,skel为得到的骨架图像。
汉字骨架线提取算法源码
以下是一个基于分水岭算法的汉字骨架线提取的C++源码示例,供参考:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
// 骨架提取函数
void SkeletonExtraction(Mat& src, Mat& dst)
{
// 二值化
threshold(src, src, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
// 距离变换
Mat dist;
distanceTransform(src, dist, DIST_L2, 3);
normalize(dist, dist, 0, 1.0, NORM_MINMAX);
// 分水岭算法
Mat markers;
watershed(dist, markers);
// 骨架提取
dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
for (int i = 0; i < markers.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < markers.cols; j++)
{
if (markers.at<int>(i, j) == -1)
{
dst.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
}
int main()
{
// 读取图像
Mat src = imread("chinese-character.jpg");
if (src.empty())
{
return -1;
}
// 骨架提取
Mat skel;
SkeletonExtraction(src, skel);
// 显示结果
imshow("Original Image", src);
imshow("Skeleton Image", skel);
waitKey();
return 0;
}
```
该示例中使用了OpenCV库中的距离变换函数、分水岭算法函数和二值化函数,通过对输入图像进行二值化处理,然后计算距离变换,然后对距离变换图像进行分水岭算法,得到分割后的图像,最后取分割后的图像中的-1像素,得到汉字的骨架线,将结果显示出来。需要注意的是,该示例中使用的是L2范数,如果需要使用L1范数,需要将DIST_L2改为DIST_L1。