fibermetric

Frangi 血管強調フィルターを使用したイメージ内の細長い構造またはチューブ状構造の強調

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構文

J = fibermetric(I)
J = fibermetric(I,thickness)
J = fibermetric(___,Name=Value)

説明

J = fibermetric(I) は、2 次元または 3 次元グレースケール イメージ I 内の細長い構造またはチューブ状構造を、ヘッシアンに基づくマルチスケール Frangi 血管強調フィルターを使用して強調します。返されたイメージ J には、イメージ内のチューブ状構造のサイズにほぼ一致する太さでフィルターの最大応答が示されています。

例

J = fibermetric(I,thickness) は、チューブ状構造の太さを指定して強調します。

J = fibermetric(___,Name=Value) は、名前と値のペアの引数を使用して、フィルター処理アルゴリズムのさまざまな側面を制御します。

例

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ライブ スクリプトを開く

さまざまな太さのチューブ状の糸を含むイメージを読み取って表示します。 

I = imread('threads.png');
imshow(I)

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains an object of type image.

太さ 7 ピクセルの糸を強調表示するイメージ強調バージョンを作成します。糸は淡色の背景に対して暗く表示されるため、オブジェクトの極性を 'dark' に指定します。強調されたイメージを表示します。

B = fibermetric(I,7,'ObjectPolarity','dark');
imshow(B)
title('Enhanced Tubular Structures 7 Pixels Thick')

Figure contains an axes object. The hidden axes object with title Enhanced Tubular Structures 7 Pixels Thick contains an object of type image.

強調されたイメージのしきい値処理を実行し、指定した太さの糸を含むバイナリ マスク イメージを作成します。

BW = imbinarize(B);

関数 labeloverlay を使用して、マスクを元のイメージの上に重ねて表示します。マスクが true の部分で、オーバーレイの色調は青です (ただし、糸は指定された太さを持ちます)。

imshow(labeloverlay(I,BW))
title('Detected Tubular Structures 7 Pixels Thick')

Figure contains an axes object. The hidden axes object with title Detected Tubular Structures 7 Pixels Thick contains an object of type image.

入力引数

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細長い構造またはチューブ状構造をもつイメージ。2 次元グレースケール イメージまたは 3 次元グレースケール ボリュームとして指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

チューブ状構造のピクセル単位の太さ。正の整数または正の整数のベクトルとして指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

名前と値の引数

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オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

例: J = fibermetric(I,StructureSensitivity=15) は、構造の感度を 15 として指定します。

R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name を引用符で囲みます。

例: J = fibermetric(I,"StructureSensitivity",15)

構造の感度。正の数値として指定します。構造の感度は、チューブ状構造を背景から識別するためのしきい値です。

既定値は、イメージ I のデータ型によって異なり、0.01*diff(getrangefromclass(I)) で計算されます。たとえば、既定のしきい値は、データ型 uint8 のイメージに対して 2.55 です。データ型が double のイメージで、ピクセル値が [0, 1] の範囲であるイメージに対して既定値は 0.01 です。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

背景に対するチューブ状構造の極性。"bright" または "dark" として指定します。

  • "bright" — 構造が背景より明るい。

  • "dark" — 構造が背景より暗い。

データ型: char | string

出力引数

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強調されたイメージ。入力イメージ I と同じサイズの数値配列として返されます。I のデータ型が double である場合は、J のデータ型も double となります。他の場合は、J のデータ型は single です。

データ型: single | double

ヒント

  • 関数 fibermetric はセグメンテーションを実行しません。この関数は、構造を強調表示するためにイメージを強調するもので、一般にはセグメンテーションの前処理手順として使用されます。

参照

[1] Frangi, Alejandro F., et al. Multiscale vessel enhancement filtering. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention — MICCAI'98. Springer Berlin Heidelberg, 1998. pp. 130–137.

拡張機能

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バージョン履歴

R2017a で導入

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参考

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