Matlab - 分水嶺提取線條 - 丟失信息

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我有一個靜脈圖像如下。我使用分水嶺算法來提取靜脈的骨架。

我的代碼：（K是原始圖像）。

level = graythresh(K); 
BW = im2bw(K,level); 
D = bwdist(~BW); 
DL = watershed(D); 
bgm = DL == 0; 
imshow(bgm);

結果是：

enter image description here

正如你可以看到大量的信息丟失。有人可以幫我嗎？謝謝。

來源

2012-04-15 W00f

它看起來像照明有點不平衡。這可以使用某些形態學操作來糾正。其基本思想是計算一個代表不均勻光照的圖像，並將其減去或除以它（這也增強了對比度）。因爲我們只想找到光照，所以使用足夠大的結構化元素非常重要，以便操作檢查更多全局屬性而不是本地屬性。

%# Load image and convert to [0,1]. 
A = im2double(imread('http://i.stack.imgur.com/TQp1i.png')); 
%# Any large (relative to objects) structuring element will do. 
%# Try sizes up to about half of the image size. 
se = strel('square',32); 
%# Removes uneven lighting and enhances contrast. 
B = imdivide(A,imclose(A,se)); 
%# Otsu's method works well now. 
C = B > graythresh(B); 
D = bwdist(~C); 
DL = watershed(D); 
imshow(DL==0);

這裏是C（左），加上DL==0（中心）和它的原始圖像上疊加：

Divided by closing Otsu's method Segmentation overlay

來源

2012-04-16 03:28:12

效果很好。不過，圖片會很好。 – Jonas 2012-04-16 03:31:57

良好的建議...（見編輯）。 – 2012-04-16 03:37:09

非常感謝您的幫助。只是一個簡單的問題。如果我想申請IMOPEN隨後imclose我應該修改這部分 SE = strel（「方」，32）; im_open = imopen（A，se）; B = imdivide（A，imclose（im_open，se））; 我正在閱讀的論文現在正在閱讀，他們說這樣使用可以大大減少錯誤的分支。但是，當我這樣做時，似乎有更多的假分支哈哈。你有什麼建議嗎？謝謝 – W00f 2012-04-16 16:37:26

是的，你需要有可能降低你的閾值（比大津的方法是給你更低）。如果在降低閾值時邊緣圖有噪聲，則應在應用二維高斯平滑濾波器之前降低閾值。這會稍微移動邊緣，但也會清理噪音，所以這是一個折衷。

2-d高斯可以應用做這樣

w=gausswin(N,Alpha) % you'll have to play with N and alpha 
K = imfilter(K,w,'same','symmetric'); % something like these options

東西之前，你申請你的算法的其餘部分。

來源

2012-04-15 21:56:03

你失去的信息，因爲當你申請im2bw，你基本上轉換您uint8圖像，其中像素亮度需要從intmin('uint8')==0到intmax('uint8')==255值，爲二進制圖像（其中只使用logical值）。這就意味着你觀察到的信息丟失。如果顯示的圖像BW你會看到這有一個大於閾值level轉成者越大的K所有元素，而低於閾值轉成零的那些人。

來源

2012-04-15 22:07:57 Drodbar

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