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我想提取血管中的中心线像素。起初我使用 ginput(1) 命令选择了靠近容器边缘的种子点。这提供了起点并指定了需要执行分析的血管段上的感兴趣区域 (ROI)。
figure; imshow(Igreen_eq); % Main green channel Image
p = ginput(1);
然后将选定的种子点作为直径小于血管预期直径的圆的圆心,以使圆不与对边相交。
t = 0:pi/20:2*pi;
d = 0.8*15; %d=80% of minwidthOfVessel so that it wont intesect with opposite edge;
R0=d/2;%radius
xi = R0*cos(t)+p(1);
yi = R0*sin(t)+p(2);
line(xi,yi,'LineWidth',2,'Color',[0 1 0]);
roimask = poly2mask(double(xi), double(yi), size(Igreen_eq,1), size(Igreen_eq,2));
figure; imshow(roimask) % Binary image of region selected
Itry = Igreen_eq;
Itry(~roimask ) = 0;
imshow(Itry);
Itry = im2double(Itry);
line(xi, yi,'LineWidth', 2, 'Color', [0 1 0]);
hold on; plot(p(1), p(2),'*r')
问题:要计算该圆周上的光强度的 Hessian 矩阵,并且必须获得特征向量。 我使用以下方法计算了 Dxx、Dyy、Dxy:
[Dxx,Dxy,Dyy] = Hessian2D(Itry,2); %(sigma=2)
我需要在 MATLAB 中为以下问题编写代码"对于容器内的一个点,对应于最大的特征向量特征值垂直于边缘,对应于最小特征值的特征值指向沿血管的方向。
圆上方向变化最大的前两个连续矢量被视为反射(reflect)血管边界的像素。跟踪方向上的点被认为是后续圆的中心。重复这个过程给出了血管边界的估计。
如上所述,我将如何计算 Hessian 矩阵的最大特征值及其对应的特征向量以选择新的种子点。
感谢您的回复。我已经使用 eig2image.m 找到图像上每个点的特征向量(在我的图像中,同心圆区域上有灰度值,背景为黑色)。
[Lambda1,Lambda2,Ix,Iy]=eig2image(Dxx,Dxy,Dyy)
其中 Ix 和 Iy 是最大的特征向量。
但是当我尝试使用以下方法绘制特征向量时:
quiver(Ix, Iy)
我还可以看到黑色背景上的向量应该为零!!
能否请您回复我如何在图像顶部绘制特征向量。
最佳答案
假设 Dxx, Dyy, Dxy
是维度 size(Itry)
的二阶偏导数矩阵,那么对于给定的点 (m,n)
在 Itry
中你可以这样做:
H = [Dxx(m,n) Dxy(m,n); Dxy(m,n) Dyy(m,n)];
[V,D] = eig(H); % check by H*V = V*D;
eigenVal1 = D(1,1);
eigenVal2 = D(2,2);
eigenVec1 = V(1,:);
eigenVec2 = V(2,:);
此局部特征分解将为您提供特征值(和相应的特征向量),您可以根据大小对其进行排序。您可以遍历图像点或更紧凑的解决方案,请参阅 eig2image.m在 FileExchange 中。
关于image - Hessian 矩阵的特征向量和特征值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11909578/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!