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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
説明
は、フィルター処理アルゴリズムのさまざまな特性を制御する名前と値のペアの引数を使用します。J
= fibermetric(___,Name,Value
)
例
太さ約 7 ピクセルの糸の検出
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)
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')
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')
入力引数
I
— 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 | 3 次元グレースケール ボリューム
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
thickness
— チューブ状構造の太さ
[4 6 8 10 12 14]
(既定値) | 正の整数 | 正の整数のベクトル
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
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。
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)
StructureSensitivity
— 構造の感度
正の数値
構造の感度。'StructureSensitivity'
と正の数値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。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(
で計算されます。たとえば、既定のしきい値は、データ型 getrangefromclass
(I))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
ObjectPolarity
— チューブ状構造の極性
'bright'
(既定値) | 'dark'
背景に対するチューブ状構造の極性。'ObjectPolarity'
と次の値のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
値 | 説明 |
---|---|
'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
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
スレッドベースの環境
MATLAB® の backgroundPool
を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool
を使用してコードを高速化します。
この関数は、スレッドベースの環境を完全にサポートします。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。
バージョン履歴
R2017a で導入R2022b: スレッドベース環境のサポート
fibermetric
は、スレッドベースの環境をサポートするようになりました。
R2018b: fibermetric
は新しい既定の構造の感度を計算
R2018b 以降、fibermetric
は StructureSensitivity
引数の既定値を 0.01*diff(
で計算します。既定値の変更により、計算効率が向上し、メモリ使用量が減少します。また、これらの改善により、3 次元ボリューム イメージも処理できます。getrangefromclass
(I))
以前のバージョンの fibermetric
では、StructureSensitivity
の既定値をイメージのヘッシアン最大値ノルムの 2 分の 1 として定義していました。2 次元イメージの従来の既定値を再現する場合は、StructureSensitivity
を 0.5*
と指定します。関数 maxhessiannorm
(double(I),thickness)maxhessiannorm
は 3 次元入力をサポートしていません。
参考
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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