主要内容

fibermetric

使用Frangi血管过滤器增强图像中的拉长或管状结构

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语法

J = fibermetric(我)
J = fibermetric(我、厚度)
J = fibermetric (___、名称、值)

描述

例子

J= fibermetric (我)增强2-D或3-D灰度图像中的拉长或管状结构我使用基于黑森的多尺度弗朗吉血管过滤器。返回的图片,J，包含了在厚度与图中管状结构尺寸近似匹配时滤波器的最大响应。

J= fibermetric (我,厚度)指定要增强的管状结构的厚度。

J= fibermetric (___,名称,值)使用名称-值对参数来控制滤波算法的不同方面。

例子

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打开生活的脚本

读取并显示包含不同厚度管状螺纹的图像。

我= imread (“threads.png”);imshow(我)

图中包含一个轴对象。axes对象包含一个类型为image的对象。

创建图像的增强版本，突出显示7像素厚的线程。线程在浅色背景下显示为黑色，因此指定对象极性为“黑暗”。显示增强图像。

我= fibermetric (7“ObjectPolarity”,“黑暗”);imshow (B)标题(“增强管状结构7像素厚”)

图中包含一个轴对象。标题为Enhanced tubes Structures 7 Pixels Thick的axes对象包含一个类型为image的对象。

阈值增强图像，以创建包含指定厚度的线程的二值掩码图像。

BW = imbinarize (B);

方法在原始图像上显示蒙版labeloverlay函数。覆盖层在蒙版的地方有一个蓝色的色调真正的(其中线有指定的厚度)。

imshow (labeloverlay(我,BW)标题(“检测到7像素厚的管状结构”)

图中包含一个轴对象。标题为“检测管状结构7像素厚”的axes对象包含一个类型为image的对象。

输入参数

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具有细长或管状结构的图像，指定为2-D灰度图像或3-D灰度体。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

以像素为单位的管状结构的厚度，用正整数或正整数的向量表示。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字是参数名和价值是对应的值。名值实参必须出现在其他实参之后，但对的顺序并不重要。

在R2021a之前，用逗号分隔每个名称和值，并括起来的名字在报价。

例子:J = fibermetric(‘StructureSensitivity’,我15)

结构灵敏度，指定为逗号分隔的对，由“StructureSensitivity”和一个正数。结构灵敏度是区分管状结构与背景的阈值。

默认值取决于图像的数据类型我，计算为0.01 * diff (getrangefromclass(我))。例如，默认阈值为2.55用于数据类型的图像uint8，默认为0.01用于数据类型的图像双像素值在[0,1]的范围内。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

极性的管状结构与背景，指定为逗号分隔对组成“ObjectPolarity”和以下值之一:

价值 描述
“光明” 结构比背景更亮。
“黑暗” 结构比背景暗。

数据类型:字符|字符串

输出参数

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增强图像，作为与输入图像大小相同的数字数组返回我。的数据类型我是双，则数据类型J也双。的数据类型J是单。

数据类型:单|双

提示

  • 的fibermetric函数不执行分割。函数增强图像以突出结构，通常用作分割的预处理步骤。

参考文献

[1]弗朗吉、亚历杭德罗·F.等人。多尺度血管增强滤波。医学图像计算与计算机辅助干预- MICCAI'98。施普林格Berlin Heidelberg, 1998。130 - 137页。

扩展功能

版本历史

介绍了R2017a

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另请参阅

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