isodata的matlab代码博客-reitna-segmentation:视网膜图像分割提取血管复杂结构

上传者: 38546817 | 上传时间: 2023-04-11 16:30:17 | 文件大小: 3.67MB | 文件类型: ZIP
isodata的matlab代码博客reitna-segmentation 视网膜图像分割提取血管复杂结构 详情见: 用法:运行 mainDemo.m 步骤 1:从文件夹“retina_images\1.tif”读取 matlab 工作区中的视网膜图像。 步骤 2:将分割算法应用于输入的视网膜图像。 ISODATA算法用于从视网膜图像中分割血管。 使用迭代 isodata 方法的 ISODATA 计算全局图像阈值。 LEVEL = ISODATA(I) 计算可用于将强度图像转换为具有 IM2BW 的二值图像的全局阈值 (LEVEL)。 LEVEL 是一个归一化的强度值,位于 [0, 1] 范围内。 这种选择阈值的迭代技术是由 Ridler 和 Calvard 开发的。 视网膜分割图像: 步骤 3:加载真实图像(label_images/1.tif)以比较分割算法的结果。 现在我们有两个图像。 即一个是ground truth,另一个是分割结果。 为了比较算法的性能,我们计算了“真视网膜”和“假视网膜”以及“真背景”和“假背景”。 以下代码部分显示了上述参数的计算 number_of_p

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