使用先验形状信息进行图像分割 Matlab
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【中文标题】使用先验形状信息进行图像分割 Matlab【英文标题】:Image Segmentation Using Prior Shape Information Matlab 【发布时间】:2016-04-19 00:57:50 【问题描述】:我有一系列医学图像,我试图从中分割并分析 Matlab 中的心电图轨迹(下图中的绿色尖刺线):
到目前为止,我已经成功地使用颜色阈值和区域属性对一小组图像进行了此操作。我的问题是,这个感兴趣的功能的几乎所有方面都会根据用于生成图像的机器的制造商和用户操作它的行为而改变(我对此有 0 控制权)。
可能不同的属性包括图像中的线条位置(几乎可以更改为图像中的任何位置)、幅度、频率,甚至颜色(可以更改以匹配线条下方的大白色表面的颜色)上图)。这使得仅依靠“简单”方法(颜色分割、区域属性、边缘检测等)为所有图像创建稳健的分割解决方案变得极其困难。
训练一个分类器来识别这条线的大致形状并将其分割出来是不是很简单?或者,是否有另一种方法可以使用先前的形状信息来搜索和分割图像?
【问题讨论】:
不确定,但那是相当的心动过缓,而且看起来像长 Q-T 综合征,所以如果这是你的,我会定期进行心脏检查。为了您的分析,最好从健康的心电图开始,因为它们绝对是最常见的。此外,如果您希望它具有诊断性,那么您不能依赖始终存在的特征(定义的 QRS 复合波、平坦的 P-Q 间期、平坦的 S-T 间期)。不过,这是我戴着医疗帽,而不是我的 MATLAB 帽子。 谢天谢地,那不是我 XD。我们正在对患有 AS 的人群进行研究,我只想在这个阶段使用心电图来门控回声 【参考方案1】:如果您当前正在应用任意阈值,您可以查看各种动态阈值技术 (here a technique that applies the concept on edge detection)。
您还可以尝试对图像的不同表示进行阈值处理,例如 HSL and HSV(我假设您正在对 RGB 值进行阈值处理)
【讨论】:
目前我正在 Lab 颜色空间中执行阈值处理。我将不得不研究这种动态阈值。我质疑如果线条颜色发生变化,使其类似于大块白色,并且在该颜色块之上移动(我在某些图像中看到过这种情况),这将如何工作。【参考方案2】:您可以使用分类器和活动轮廓模型来分割所需区域。一个例子可以在这里找到:http://pratondo.staff.telkomuniversity.ac.id/2016/01/14/robust-edge-stop-functions-for-edge-based-active-contour-models-in-medical-image-segmentation/
【讨论】:
以上是关于使用先验形状信息进行图像分割 Matlab的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
图像分割基于空间信息的模糊均值聚类算法实现图像分割matlab源码
图像分割基于局部信息的模糊C均值聚类算法(FLICM)实现图像分割matlab源码