Matlab - 分水岭提取线 - 丢失的信息答案

【问题标题】：Matlab - Watershed to extract lines - lost informationMatlab - 分水岭提取线 - 丢失的信息
【发布时间】：2012-04-15 18:35:41
【问题描述】：

我有如下的静脉图像。我使用分水岭算法来提取静脉的骨架。

我的代码：（K是原图）。

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

结果是：

如您所见，很多信息都丢失了。有人可以帮帮我吗？谢谢。

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing watershed

【解决方案1】：

看起来光线有些不均匀。这可以使用某些形态学操作来纠正。基本思想是计算仅代表不均匀照明的图像并将其减去，或除以它（这也增强了对比度）。因为我们只想找到光照，所以使用足够大的结构元素很重要，这样操作会检查更多的全局属性而不是局部属性。

%# 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);

这里是C（左），加上DL==0（中）及其覆盖在原始图像上：

【讨论】：

效果很好。不过，图片会很好。
非常感谢您的帮助。只是一个简单的问题。如果我想应用 imopen 后跟 imclose 我应该只编辑这部分 se = strel('square',32); im_open = imopen(A,se); B = imdivide(A,imclose(im_open,se));我现在正在阅读的论文，他们说使用这种方式可以帮助减少错误分支。然而，当我这样做时，似乎有更多的假树枝哈哈。你有什么建议吗？谢谢
我使用的图片在这里img534.imageshack.us/img534/8876/testrlt.png
他们可能在谈论直接使用打开/关闭的图像，而不是除以它。有关此技术的更多信息，请参阅here。这个想法是使区域更加均匀。
尝试使用更大的结构元素，例如64，而不是32。哪种尺寸效果最好取决于图像不同部分的尺寸。

【解决方案2】：

您正在丢失信息，因为当您应用im2bw 时，您基本上是将您的uint8 图像（像素亮度从intmin('uint8')==0 取值到intmax('uint8')==255）转换为二进制图像（其中只有@987654325 @ 值被使用）。这会导致您观察到的信息丢失。如果显示图像BW，您会看到K 中所有大于阈值level 的元素都变为1，而低于阈值的元素变为0。

【讨论】：

【解决方案3】：

是的，您可能需要降低阈值（低于 Otsu 的方法给您的阈值）。如果降低阈值时边缘图有噪声，则应在降低阈值之前应用二维高斯平滑滤波器。这会稍微移动边缘，但也会清除噪音，所以这是一个折衷方案。

2-D Gaussian 可以应用于类似

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

在应用其余算法之前。

【讨论】：