matlab图像分割肿瘤代码纹理异质性检测 我们提出一种使用纹理信息进行空间异质性（即栖息地）检测的方法。 首先，我们为感兴趣区域（RoI）中的小块计算圆形谐波小波。 其次，我们对补丁进行聚类，以定义具有相似纹理图案（栖息地）的图像子区域。 最后，有关结果簇及其纹理特征的信息将作为栖息地描述符出现。 介绍 此版本的代码是对项目方法的修改，该项目的结果已发表在论文中：“从纹理异质性分析揭示肿瘤栖息地，以分类肺癌恶性和攻击性”。 该文件处于开放访问状态，可以在以下位置找到： 输入参数 有三个输入变量。 第一个是2D图像。 第二个是输入图像的蒙版（RoI）。 第三个是谐波矢量描述。 1. “ img” ：源2D图像。 像素值范围或类型没有要求。 2. “ mask” ：源图像的RoI。 它必须具有与输入图像相同的分辨率。 非零元素表示应该评估异构性的RoI。 3. “ hV” ：谐波矢量（hV）表示纹理特征的复杂度和数量。 所有纹理计算都是在傅立叶空间中完成的，因此您可以将hV视为卷积核的代表。 最简单的纹理描述由0表示。下一个是-1和1，依此类推。 因此，您可以将hV设置为（0），（-1、

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