基于传统图像分割方法的Matlab肺结节提取系统：从CT图像分割肺结节并评估分割效果，附GUI人机界面版本及主函介绍,Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。 使用传统图像分割方法，非深度学习方法。 使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下： 1、读取图像。 读取原始dicom格式的CT图像，并显示，绘制灰度直方图； 2、图像增强。 对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化； 3、肺质分割。 基于阈值分割，从原CT图像中分割出肺质； 4、肺结节分割。 肺质分割后，进行特征提取，计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节； 5、可视化标注文件。 读取医生的xml标注文件，可视化出医生的标注结果； 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 两个版本的程序中，红框内为主函数，可以直接运行，其他文件均为函数或数据。 ,核心关键词： Matlab; 肺结节分割; 肺结节提取; 源程序; GUI人机界面; 传统图像分割; 非深度学习方法; LIDC-IDRI数据集; 读取图像; 图像增强; Gam

图像分割算法的发展流程，包括传统的经典图像分割算法与基于深度学习的图像分割算法。 包括整体的发展过程与部分实验结果展示。

根据我前述博客中对图像传分割算法及图像块合并方法的实验探究，在此将这些方法用于遥感影像并尝试矢量化。 这个过程中我自己遇到了一个棘手的问题，在最后的结果那里有描述，希望知道的朋友帮忙解答一下，谢谢！ 直接上代码： # -*- coding: utf-8 -*- import os import cv2 import gdal from osgeo import ogr,osr import numpy as np from skimage import morphology, color from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic,