%%清除工作区
close all
clear all
clc
%% 读入图像
% 自动选择工作目录
path_config = pwd;
%获得图像目录及图像信息
dir_config = 'IMAGE';
Cancer.Image1.Path=fullfile(path_config,dir_config);
Cancer.Image1.Dir = dir(Cancer.Image1.Path);
Cancer.Image1.SubDirNames = {Cancer.Image1.Dir.name}';
n_subdirs=length(Cancer.Image1.SubDirNames);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% Otsu Segmentation
Features = [];
%设定最大窗口尺寸,即窗口尺寸在1-winSize_max内变化
winSize_max=19;
win_step=2;
for i=3:n_subdirs
%i 此处指多个文件数量循环计算
subdirname = Cancer.Image1.SubDirNames{i};
path_image1_subdir = fullfile(Cancer.Image1.Path,subdirname);
Cancer.Image1.SubDir = dir(path_image1_subdir);
Cancer.Image1.PictureNames = {Cancer.Image1.SubDir.name}';
n_pictures=length(Cancer.Image1.PictureNames);
for j=3:n_pictures
% j 指多个图像循环计算
[i j];
picturename = Cancer.Image1.PictureNames{j};
Cancer.Image1.PictureInfo = imfinfo([path_image1_subdir filesep picturename]);
%读取图像
Cancer.Image1.Picture = imread(Cancer.Image1.PictureInfo.Filename,Cancer.Image1.PictureInfo.Format);
I=Cancer.Image1.Picture;
%获取图像尺寸
[row col , page]=size(I);
%将图像等比例缩放1/3
I0=double(I(1:3:row,1:3:col,:));
I=I0;
%以uint8型显示图像
figure;imshow(uint8(I),[]);
%将原RGB图三色的强度值平均
I=mean(I,3);
[row, col, page]=size(I);
%开始图像分割,并统计运行时间
tic
%调用分割函数进行计算,并输出分割后二值图
[Isegmented,Win_matrix,var]=adaptiveOtsu_impV2(I,winSize_max,win_step);
toc
disp(['第',num2str(j)-2, '张图像分割算法运行时间: ',num2str(toc),'s']);
%显示分割后的图像
%figure; imshow(Isegmented,[]);
hold off;
[Irefined,STATS] = analyzeFeature(Isegmented);
N = size(STATS,1);
figure;imshow(~Irefined,[],'border','tight','initialmagnification','fit');hold on;
end
end
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温馨提示
传统的图像分割方法可以分为基于阈值、边缘、区域的方法等,而传统的分割方法在复杂图像分割中效果不好。为了提高图像分割的性能,我们提出了一种基于局部自适应窗口的Otsu方法。首先,分析了传统阈值法在复杂图像分割中不能很好地形成的原因,比较了全局阈值和局部阈值对图像分割的影响。其次,提出了根据局部信息自适应地改变局部窗口大小的方法,分析了该方法的特点。最后,证明了所提出的新方法优于其他方法。实验结果表明,与其他传统方法相比,该方法能保持更多的细节,获得更满意的结果。
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Code自适应
main_new.m 2KB
Win_Var_cal.m 115B
IMAGE
肺泡-淋巴瘤
C201619275_4.jpg 78KB
Extend.m 497B
analyzeFeature.m 275B
adaptiveOtsu_impV2.m 1KB
共 6 条
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御道御小黑
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