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基于区域生长法的图像分割MATLAB代码及NeuriteTracker:一款用于高通量检测与追踪活细胞成像中迁移神经元及其突起的软件

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简介:
本项目提供了一套基于区域生长算法实现图像分割的MATLAB代码,并介绍了NeuriteTracker,一个专为分析活体细胞内神经元及其突起动态变化而设计的高通量工具。 Neuritetracker是一款用于活细胞成像中的神经元或类似细胞的高通量检测、跟踪及分割的软件工具。它能够分析图像序列,并将结果以电影文件和CSV格式存储起来。用户既可以使用图形界面操作单个数据集,也可以通过编写Matlab脚本来进行批量处理。 安装Neuritetracker的方法如下: 1. 首先确保你的计算机上已安装了C/C++编译器的许可版本。 2. 使用命令行工具克隆neuritetracker存储库:`git clone git@github.com:sgbasel/neuritetracker.git neuritetracker` 3. 或者,你可以直接下载该存储库。如果选择了ZIP文件形式,则需要解压存档。 在单个序列上运行Neuritetracker的步骤如下: 1. 打开Matlab。 2. 在neuritetracker/trunk目录下执行`neuritetracker_gui`函数以启动GUI界面。 3. 选择包含你待处理图像的数据集。

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客服
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  • MATLABNeuriteTracker
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    本项目提供了一套基于区域生长算法实现图像分割的MATLAB代码,并介绍了NeuriteTracker,一个专为分析活体细胞内神经元及其突起动态变化而设计的高通量工具。 Neuritetracker是一款用于活细胞成像中的神经元或类似细胞的高通量检测、跟踪及分割的软件工具。它能够分析图像序列,并将结果以电影文件和CSV格式存储起来。用户既可以使用图形界面操作单个数据集,也可以通过编写Matlab脚本来进行批量处理。 安装Neuritetracker的方法如下: 1. 首先确保你的计算机上已安装了C/C++编译器的许可版本。 2. 使用命令行工具克隆neuritetracker存储库:`git clone git@github.com:sgbasel/neuritetracker.git neuritetracker` 3. 或者,你可以直接下载该存储库。如果选择了ZIP文件形式,则需要解压存档。 在单个序列上运行Neuritetracker的步骤如下: 1. 打开Matlab。 2. 在neuritetracker/trunk目录下执行`neuritetracker_gui`函数以启动GUI界面。 3. 选择包含你待处理图像的数据集。
  • MATLAB-Image-Segmentation:
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的基于区域生长算法的图像分割代码,旨在帮助用户理解和应用这一技术进行图像处理和分析。 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码是Shih和Cheng撰写的论文《用于彩色图像分割的自动播种区域生长》中的方法实现。该方法包含四个主要部分:将RGB图像转换为YCbCr颜色空间、自动选种、基于初始种子进行区域生长以及合并相似区域(这可能包括进一步使用不同阈值来合并具有相近特征的区域)。我所使用的实验图片是从2019年Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选取。一些结果如下所示,每个图下面给出最终采用的相似度和大小阈值:初始情况下每张图片采用了相似度为0.1以及总图片面积的1/150的比例作为合并参数。 当使用特定图像来验证方法有效性时,错误的一个迹象是不正确地将不同的颜色区域进行合并。以下是几个测试案例的结果: - 相似度阈值:0.2;尺寸比例:1/80 - 相似度阈值:0.15;尺寸比例:1/100 - 相似度阈值:0.14;尺寸比例:1/60 - 其它案例中,相似度和大小的参数分别为 0.1、 1 / 80 或者更小。 这些结果是在使用了初始设定(即相似度为0.1及总图片面积的1/150)后获得,并且没有进行进一步合并操作。
  • Matlab边缘-deer.m
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    deer.m是基于MATLAB环境设计的一款实现边缘检测及区域生长图像分割功能的程序代码。该文件通过先进的图像处理技术帮助用户有效识别并分离图像中的特定对象或区域,适用于科研、教育和工程等多个领域。 我的毕业设计是关于Matlab边缘检测和区域生长图像分割算法的代码实现(文件名为deer.m),现已顺利通过。希望这段代码能对大家有所帮助。
  • PCNN研究_REGION_PCNN__
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    本研究探讨了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的区域生长技术在图像分割中的应用,提出了一种改进的REGION-PCNN方法,有效提升图像处理精度与效率。 结合PCNN的特性与区域生长算法,实现图像分割任务。
  • MATLAB-MT3DEPI: MT3DEPI
    优质
    MT3DEPI是一款基于MATLAB开发的工具,采用区域生长算法进行图像分割。它能够高效准确地识别和分离不同区域,适用于多种图像处理任务。 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码被用于论文《磁化传递加权EPI有助于原生fMRI空间中皮层深度的确定》中的研究工作。这项研究采用了公开可用的软件包,包括AFNI、SPM、ANTs、FreeSurfer和LAYNII。 以下是两个关键脚本的具体描述: (1)用于将原始时间序列分为偶数帧(CTRL,可以视为BOLD信号)和奇数帧(在功能运行中为DANTE准备的图像,在解剖运行中为MT准备的),并创建蒙版以进行运动校正。该脚本读取所有数据运行中的nifti格式图像,并使用bash shell编写。它依赖于AFNI程序,已在版本19.3.13中测试过。执行时间约为几分钟。 (2)用于对功能和解剖运行的数据进行运动校正的MATLAB脚本:该脚本读取所有功能和解剖数据运行,并将mc_job.m中的输入替换为这些nifti文件名,以实现更精确的图像校准处理过程。
  • 优质
    本项目提供了一种基于区域生长算法实现图像分割的Python代码。通过设定种子点及生长规则,自动识别并分离出具有相似性质的像素区域,适用于医学影像处理、遥感图像分析等场景。 利用区域生长法对图像进行水域分割,能够检测出湖泊、水域等信息,并制作掩码将其标黑。
  • MATLAB程序
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    本简介提供了一种使用MATLAB编写的基于区域生长算法的图像分割程序。该程序能够有效地识别并分离图像中的不同区域,适用于多种图像处理任务。 本程序的主要功能是实现基于区域生长法的图像分割。它通过选取种子点,并将灰度差值小于阈值的像素点进行合并和生长来完成任务。
  • MATLAB程序
    优质
    本项目介绍了一种利用MATLAB实现的基于区域生长算法的图像分割技术。通过设定种子点及相似性准则,自动扩展类似像素集合以达到高效精准地分离目标物体的目的。 本程序的主要功能是利用区域生长法进行图像分割。它通过选取种子点,并将灰度差值小于阈值的像素点合并起来实现这一目的。
  • MATLAB
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    本段MATLAB代码提供了一种基于连通区域的图像分割算法实现方法,适用于处理和分析二值或灰度图像中的独立对象。 基于联通区域的MATLAB图像分割技术,在提取树叶上害虫的轮廓或纹理特征方面具有独特的效果。
  • Matlab
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    本段代码展示了如何使用MATLAB对细胞图像进行精确分割。通过利用先进的图像处理技术与算法,可以有效地识别并分离复杂背景下的单个细胞,为生物医学研究提供强有力的数据支持。 此代码中的m文件内容是对细胞图像进行分割处理,包括前期预处理、分割出细胞核,并在后期对细胞进行计数。该程序还具有一定的黏连细胞分离功能,对于图像处理相关初学者有一定的帮助。