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1、实验十医学图像分割（二）实验目的：1.了解图像分割的基本理论和方法；2.掌握阈值分割的方法和阈值的选择；3.掌握基于分水岭分割的原理和应用；实验内容：1.区域生长法利用图像像素间的相似性进行分割.调用regiongrow函数对图像weld.tif进行处理.注意参数中S（种子值）.T（阈值）的选择对分割效果的影响。S=255.T＝65和S＝255T＝150和S＝150.T＝65三组值进行处理.理解在区域生长法的原理。同时对liver.bmp.自己选择合适的S和T.以较好得分割出肝脏。代码1：closeall;f=imread('weld.tif');figure(1),im
2、show(f),title('原图');[g1,NR]=regiongrow(f,255,65);[g2,NR]=regiongrow(f,255,150);[g3,NR]=regiongrow(f,150,65);figure(2),imshow(g1),title('S=255,T=65');figure(3),imshow(g2),title('S=255,T=150');figure(4),imshow(g3),title('S=150,T=65');..[y,x]=ginput();x=floor(x);y=floor(y);G=zeros(size(g));G
3、(g3==g3(x,y))=255;结果：....代码2：closeall;f=imread('liver1.bmp');figure(1),imshow(f),title('原图');g=regiongrow(f,255,135);%肝脏分离figure(2),imshow(g),title('S=255,T=135');[y,x]=ginput();x=floor(x);y=floor(y);..G=zeros(size(g));G(g==g(x,y))=255;figure(3),imshow(G);结果：....1.编写m文件.实现单一型或质心型区域生长算法。由用
4、户通过ginput函数选择种子点.然后根据用户输入的阈值T进行区域生长。输入为：待分割的图片f和阈值T.输出为分割后的二值图片g。代码1：（单一型）function[a]=regiongrow2(f,T)imshow(f);se=[0,1,0;1,1,1;0,1,0];[y,x]=ginput();x=floor(x);y=floor(y);a=im2bw(zeros(size(f)));a(x,y)=1;while1b=imdilate(a,se);P=b-a;find(P);index=find(P);n=size(index);fori=1:nt=abs(f(x,y
5、)-f(index(i)));..ift>=Tb(index(i))=0;P(index(i))=0;endenda=b;ifsum(sum(P))==0break;endend应用：f=imread('weld.tif');figure(1),imshow(f)g=regiongrow3(f,30);figure(2),imshow(g)代码2：(质心型)function[a]=regiongrow4(f,T)imshow(f);se=[0,1,0;1,1,1;0,1,0];[y,x]=ginput();x=floor(x);y=floor(y);..a=im2bw(z
6、eros(size(f)));a(x,y)=1;average=f(x,y);while1b=imdilate(a,se);P=b-a;index=find(P);n=size(index);fori=1:nt=abs(average-double(f(index(i))));ift>=Tb(index(i))=0;P(index(i))=0;endenda=b;indexb=find(b);N=length(indexb);All=0;fori=1:NAll=All+double(f(indexb(i)));end..average=All/N;ifsum(sum(P)
7、)==0break;endend结果：..1.用课本中分水岭的距离变换分水岭分割、梯度分水岭分割和控制标记符分水岭分割对liver1和liver2图像进行分割.分析上述算法的特点和存在的问题.考虑如何进行改进？代码1：closeall;f=imread('liver1.bmp');figure(1),imshow(f);..%g=im2bw(f,graythresh(f));[g,NR]=regiongrow(f,255,135);%肝脏分离figure(2),imshow(g);gc=~g;D=bwdist(gc);L=wa
