基于图论的视网膜分层matlab代码

以下是一个简单的基于图论的视网膜分层Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('retina.jpg');

% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 提取图像的边缘
edge_img = edge(gray_img, 'canny');

% 构建图像的邻接矩阵
adj_mat = sparse(numel(edge_img), numel(edge_img));
for i = 1:size(edge_img, 1)
    for j = 1:size(edge_img, 2)
        if edge_img(i, j)
            idx = (i-1)*size(edge_img, 2) + j;
            if i > 1 && edge_img(i-1, j)
                adj_mat(idx, idx-size(edge_img, 2)) = 1;
            end
            if j > 1 && edge_img(i, j-1)
                adj_mat(idx, idx-1) = 1;
            end
            if i < size(edge_img, 1) && edge_img(i+1, j)
                adj_mat(idx, idx+size(edge_img, 2)) = 1;
            end
            if j < size(edge_img, 2) && edge_img(i, j+1)
                adj_mat(idx, idx+1) = 1;
            end
        end
    end
end

% 分层
layer_idx = graphconncomp(adj_mat, 'Directed', false);

% 可视化
figure;
imshow(img);
hold on;
for i = 1:max(layer_idx)
    layer_mask = layer_idx == i;
    layer_color = rand(1, 3);
    layer_img = img;
    layer_img(~repmat(layer_mask, [1, 1, 3])) = 0;
    h = imshow(layer_img);
    set(h, 'AlphaData', layer_mask*0.5);
end

代码的大致流程如下：

1. 读取图像并转换为灰度图。
2. 提取边缘并构建邻接矩阵。
3. 使用 `graphconncomp` 函数将图像分层。
4. 可视化每一层，使用随机颜色对每一层进行着色。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的算法和处理步骤。