可以在此处找到一个示例图像：
我下载了这张图片并将其重命名为oiu.jpg。我的代码是：
现在我得到两个区域，一个是小区域 (1)，另一个是大区域 (2)
输出如下：
http://i.stack.imgur0.com/8So8G.jpg
我只想将较小的区域和其他一切都设为黑色。我尝试了 Gabor 过滤，但我无法做到。我也可以使用形态学运算。请帮忙。并评论我正在应用的中值滤波和阈值方法。谢谢
这是一个输入文件，“output.jpg”是对应的输出文件。 谢谢
【问题讨论】：
在您的原始代码中，我看到用户可以与您输入脚本的 dicom 数据进行交互，因为当图像未灰度化时它会返回一条消息。
如果在代码运行时可以进行交互，您可以尝试让用户从 dicom 数据集的其中一个图像中选择一个区域，以便在同一切片或前一个或后一个切片中搜索肿瘤的数据集。您可以尝试使用“imcrop”功能。
反过来，我猜也有机会要求用户选择不想要的白色部分蒙版，然后运行代码来消除这部分蒙版。
希望此建议能帮助您为此开发代码。
【讨论】：
使用您发布的图片，这就是我得到的：
这很简单。您可以应用形态学运算并选择适合您的目的的 strel 运算符。
img = im2bw(img);
img_dil = imdilate(img , strel('disk', 10 ));
img_erd = imerode(img_dil , strel('disk', 4 ));
figure, subplot(2,2,1), imshow(img), title('original Image');
subplot(2,2,2), imshow(img_dil), title('dilated Image');
subplot(2,2,3), imshow(img_erd), title('eroded Image');
在此之后，您可以使用bwareaopen
n = 3000; % change n according to your requirement.
img_out = bwareaopen(img_erd, n);
img_out = imsubtract (img_out,img);
【讨论】：
disk 可能会完成这项工作。