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fibermetric

增强图像中的细长或管状结构

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语法

B =纤维(A)
B =纤维(A，厚度)
B =纤维测量(___、名称、值)

描述

例子

B= fibermetric (一个）增强强度图像中的细长或管状结构一个使用基于黑森的多尺度滤波。图像返回，B，包含了滤波器的最大响应，其厚度大约与图像中管状结构的大小相匹配。

B =纤维测量(一个，厚度）增强强度图像中的细长或管状结构一个,在那里厚度指定管状结构的厚度。

B =纤维测量(___，名称,值）使用名称-值对来控制滤波算法的不同方面，增强图像中的管状结构。

例子

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打开实时脚本

将图像读入包含不同厚度管状结构的工作空间，并显示它。

A = imread(“threads.png”）;imshow (A)

创建图像的增强版本，突出显示7个像素厚的线程，并显示它。

B =纤维(A, 7，“ObjectPolarity”，“黑暗”，“StructureSensitivity”7);图;imshow (B);标题(“可能是7像素厚的管状结构”）

对增强图像设置阈值，以创建包含具有指定厚度的线程的二进制掩码图像。

C = b > 0.15;图;imshow (C);标题(的阈值结果）

输入参数

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二维灰度图像，指定为非稀疏数字数组。

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

管状结构的厚度，用标量或矢量表示，以像素为单位。按照图像中管状结构宽度的顺序指定一个值。

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

名称-值对参数

的可选逗号分隔对名称,值参数。的名字参数名称和价值对应的值。的名字必须出现在单引号内(' ')．您可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:B = fibermetric(A，' structuressensitivity '，15)

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区分管状结构与背景的阈值，指定为逗号分隔的对，由“StructureSensitivity”和一个数值标量。该值取决于图像的灰度范围。

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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输出图像，作为与类的输入图像相同大小的数字数组返回单．

提示

  • 的fibermetric函数不执行分段。该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。多尺度船舶增强滤波。医学图像计算与计算机辅助干预- miccai ' 98。施普林格柏林海德堡，1998年。130 - 137。

另请参阅

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在R2017a中引入

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