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我开发一个脑肿瘤分割算法。到目前为止,我可以正确地检测图像的肿瘤部分,然后使用阈值将它们分割出来。图片Segmentation-选择正确的门槛
对于光强的肿瘤,正常使用平均值,段中的肿瘤进行阈值。
但如果肿瘤的强度是黑暗的,然后用平均不工作(由于打火机像素使平均值较高)阈值处理。
我应该使用什么方法或代码,使一段代码能够成功段两种类型的肿瘤?
我开发一个脑肿瘤分割算法。到目前为止,我可以正确地检测图像的肿瘤部分,然后使用阈值将它们分割出来。图片Segmentation-选择正确的门槛
对于光强的肿瘤,正常使用平均值,段中的肿瘤进行阈值。
但如果肿瘤的强度是黑暗的,然后用平均不工作(由于打火机像素使平均值较高)阈值处理。
我应该使用什么方法或代码,使一段代码能够成功段两种类型的肿瘤?
图切割(或grabcut这是它使用图切割的方法之一)是用于图像分割的流行方法, http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_grabcut/py_grabcut.html
然而,如果你想你将需要一些方法来生成用于前景种子/背景使其完全自动化。
看看当地的自适应分割算法,应该做你想做的 – jhamon
@Trichoko我想试试。由于 –
@Trichoko尝试了一些,但不工作的这两种类型的肿瘤。 –