我的输入图片是
输出图像是
预期输出是这样的
可以看出,一些类似椭圆的结构与矩形合并。我也无法将每个标签分开以获得椭圆 使用的算法是分水岭
clear; close all;
I = imread('Sub.png');
I = rgb2gray(I);
figure; imshow(I)
I2 = imtophat(I, strel('square', 45));
figure; imshow(I2)
% Alpha=.047;
% h = fspecial('motion', 10, 5);
% w=gausswin(I2,Alpha) % you'll have to play with N and alpha
% I2 = imfilter(I2,h,'same','symmetric'); % something like these options
level = .047;
BW = im2bw(I2,level);
D = -bwdist(~BW,'chessboard');
D(~BW) = -Inf;
L = watershed(D);
imshow(label2rgb(L,'jet','w'))
终极开场代码:
ImageSource=imread('cameraman.tif');
ImTmp=ImageSource
ImResidue = zeros(size(ImageSource));
ImIndicator= zeros(size(ImageSource));
ImValues= zeros(size(ImageSource));
For size= 1 : N
se = strel('square',N);
ImOp = imopen(ImageSource,se);
ImDiff=imabsdiff(ImOp,ImTmp)
if ImResidue < ImDiff then
ImResidue = ImDiff
ImIndicator = size
ImValues = ImOp
end
ImTmp=ImOp
end
答案 0 :(得分:-2)
如果你想要一些准确的东西,你必须使用带标记的分水岭,但它会更棘手。默认情况下,基于分段的基本分水岭因为它使用每个局部最小值作为标记。
因此,您必须对图像进行一些预处理,以便增加要分割的对象之间的间隔,然后使用标记来指导您的分水岭。
[编辑根据你的编辑]如果你只想要椎骨之间的小结构,那么我建议进行小的侵蚀,以增加它们之间的差距,然后是一个最终的开口。当椎骨需要较大的椎骨时,你想要的结构会因小半径而消失。
不要忘记在渐变图像上使用标记。
[编辑2,初步结果]我很好奇你的问题,所以我试了一下。我没有去到椎骨之间的小区域(你要分割的那个),而是试图首先对椎骨进行分割(你想要它们之间)。
这是我做的:
你要分割的模式是在椎骨之间,所以我猜这个结果会缩小很多感兴趣的区域。
它对你有用吗?
我无法分享代码,但我想您应该在MatLab中找到所有内容。
您可以通过检测矩形来改善此结果。