matlab说话代码-Detect-Rectangle-Mark-in-Medical-Images:使用形态学开口和霍夫变换检...

matlab说话代码检测医学图像中的矩形标记 使用形态学开放和霍夫变换检测医学图像中的白色矩形标记。 中文版自述文件，见。 内容 背景 医学图像通常具有医生标记的感兴趣区域。 一般而言，在构建深度学习模型之前，我们需要手动选择这些领域，这很耗时，并且可能会引入额外的错误。 此仓库提出了一种基于图形的方法来自动选择这些区域。 以这个甲状腺超声（US）图像为例。 中间的黑色阴影是甲状腺结节。 周围的白色细框是一个标记。 我们需要获取医生认为有价值的区域的图像，并根据这些区域建立模型。 白框的灰度是否稳定。 例如，它是一个固定值。 我们可以通过计算机程序轻松找到白框。 不幸的是，在大多数情况下，灰度会受背景颜色的影响。 我们通常使用霍夫变换来检测直线。 但是，医学图像通常具有干扰元素。 例如，在这种情况下，作为白盒的一部分，计算机很容易误判脖子的皮肤和脖子之间的分界线。 这就是为什么不能直接应用霍夫变换的原因。 此外，老实说，这种图像的手动处理也很费力。 因为线条太细。 综上所述，很难在医学图像中检测出白色矩形标记。 而且我没有找到合适的方法来解决互联网或报纸上的此类问题。 因此，我尽力提出