Question

我正在进行医学图像分割，我想将模糊连通性算法与图形切割相结合，其思路是将图像与模糊连通性分割为背景，前景将用作图形切割的接收器和源算法，这是我的代码，用于获取图形切割分割的种子坐标

FC=afc(S,K); %// Absolute FC
u=FC>thresh;
v=FC<thresh;

s=regionprops(u, 'PixelIdxList'); %// listes de pixels de l´objet
t=regionprops(v, 'PixelIdxList'); %// listes de pixels de l´arrière plan
[a,b]=size(s);
[w,c,z]= size(t)

for i=1:a
    for j=1:b
        [y,x] = ind2sub(size(u), s(i,j).PixelIdxList);
    end
end
for k=1:w
    for d=1:c
        [y1,x1] = ind2sub(size(v), t(k,d).PixelIdxList);
    end
end

对于图形切割，我使用了File Exchange

中的算法

例如，我可以定义

Cs=-log([y x])
Ct=-log([y1 x1])

但问题是如何组合成本函数中的信息，如代码源的这一部分

u = double((Cs-Ct) >= 0);
ps = min(Cs, Ct);
pt = ps

它将超过矩阵大小

Answer 1

我不熟悉您链接到的FEX的图表切割实现，
但是我将使用GCMex matlab wrapper显示一个示例（正确披露：我实现了这个包装器）。

假设您的图片大小为size(S)，其中n像素为K 稀疏矩阵，大小为n - by - {{ 1}} n代表K(ii,jj)和ii像素的连接效果（相邻的jj和ii）。
此外，您有前景像素的掩码jj和背景像素的掩码u，可视为硬约束。

首先，使用v和u构建数据术语：

正如您可以看到数据术语Dc = 1000*[u(:), v(:)]; %// assign very large cost for picking FG pixel to label zero and vice versa，是Dc - by-2数组，其成本是将标签n（0或1）分配给像素{{1存储在l中。因此，对于前景中的像素（ii为1），分配标签Dc(ii,l+1)（即背景），您支付的费用为1000.背景中的像素也是如此（u(ii)为1 ）将它们分配给前台（即l=0 = 1）是成本1000.因此，数据项v(ii)给种子像素（前景或背景）获得错误标签的成本非常高。

构建图形切割对象

请注意，在使用GCMex的rder中，您需要按照安装说明进行编译并对其进行编译才能正常工作。

使用带有种子点的图切割进行图像分割

1 个答案: