使用带有种子点的图割进行图像分割

Question

使用带有种子点的图割进行图像分割

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我正在从事医学图像分割工作，希望将模糊连通算法与图割算法相结合。这个想法是使用模糊连通算法对图像进行分割，将背景和前景用作图割算法的汇点和源点。以下是我的代码，用于获取图割分割的种子坐标。

FC=afc(S,K); %// Absolute FC
u=FC>thresh;
v=FC<thresh;

s=regionprops(u, 'PixelIdxList'); %// listes de pixels de l´objet
t=regionprops(v, 'PixelIdxList'); %// listes de pixels de l´arrière plan
[a,b]=size(s);
[w,c,z]= size(t)

for i=1:a
    for j=1:b
        [y,x] = ind2sub(size(u), s(i,j).PixelIdxList);
    end
end
for k=1:w
    for d=1:c
        [y1,x1] = ind2sub(size(v), t(k,d).PixelIdxList);
    end
end

我使用了来自文件交换的算法进行图形割。

例如，我可以定义

Cs=-log([y x])
Ct=-log([y1 x1])

但问题在于如何将像代码来源中的成本函数信息结合起来。

u = double((Cs-Ct) >= 0);
ps = min(Cs, Ct);
pt = ps

如果超出了矩阵的大小，会出现错误。

- Born New

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Shai · Accepted Answer

我不熟悉你提供的FEX图像切割实现，但我会展示一个使用GCMex matlab wrapper的例子（声明：我实现了这个wrapper）。

假设您有一个大小为size(S)的图像，其中包含n个像素和一个大小为n-by-n的稀疏矩阵K，其中K(ii,jj)表示有多好地连接了相邻的像素ii和jj。
此外，您还有一个前景像素掩码u和一个背景像素掩码v，需要作为硬约束条件进行处理。

首先，使用u和v构造数据项。

Dc = 1000*[u(:), v(:)]; %// assign very large cost for picking FG pixel to label zero and vice versa

正如您所看到的data-term Dc，是一个n行2列的数组，将标签l（0或1）分配给像素ii的成本存储在Dc(ii,l+1)中。因此，对于前景中的像素（u(ii)为1），分配标签l=0（即背景）所付出的代价为1000。同样，对于背景中的像素（v(ii)为1），将它们分配给前景（即l=1）的代价也是1000。因此，数据项Dc会给种子像素（无论是前景还是背景）分配错误标签带来非常高的代价。

构建一个图割对象

gch = GraphCut('open'), Dc, [0 1; 1 0], K );
[gch L] = GraphCut('expand',gch);
gch = GraphCut('close',gch);
L = reshape(L, size(u)); 
figure; imshow(L,[]); title('the resulting mask');

请注意，要使用GCMex，您需要按照安装说明进行编译才能正常工作。