ct金属伪影分割与定位matlab代码
时间: 2023-08-12 16:07:20 浏览: 114
CT金属伪影分割与定位是医学图像处理中的一个重要任务,以下是一个基于阈值分割的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取原始CT图像
img = imread('ct_image.png');
% 预处理,将图像从灰度空间转换为二值空间
threshold = 120; % 阈值,可根据需要进行调整
binary_img = img > threshold;
% 进行形态学操作,去除小的伪影点
se = strel('disk', 2); % 结构元素,可根据需要进行调整
binary_img = imopen(binary_img, se);
% 进行连通区域分析,定位金属伪影区域
cc = bwconncomp(binary_img);
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox');
% 在原始图像上标出金属伪影区域
for i = 1:length(stats)
x = round(stats(i).BoundingBox(1));
y = round(stats(i).BoundingBox(2));
w = round(stats(i).BoundingBox(3));
h = round(stats(i).BoundingBox(4));
img = insertShape(img, 'Rectangle', [x y w h], 'LineWidth', 2, 'Color', 'g');
end
% 显示结果
imshow(img);
```
此代码中,`threshold`表示阈值,可根据需要进行调整。`se`是形态学操作中的结构元素,这里使用了一个半径为2的圆形结构元素。`bwconncomp`函数用于进行连通区域分析,`regionprops`函数用于获取每个连通区域的边界框信息。`insertShape`函数用于在原始图像上标出金属伪影区域。
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