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Matlab图像阈值分割代码 - 自动树结构提取:二维图像的自动提取树状结构。

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简介:
该软件包旨在为二维图像的树结构提取提供一种高效的解决方案。它能够自动地识别并输出与每个细胞相关的神经突痕迹。为了便于理解和应用,详细信息已包含在论文中,具体内容请参考... 此外,关于包内文件的列表及其相关说明,可查阅 `contents.m` 文件。使用该程序的主要输入包括分段的soma掩码以及分段的二进制图像。主文件夹中包含了用于测试的样例数据,例如 `inputSeg.mat`(分段图像),`inputSoma.mat`(分段soma掩码)。其他相关数据则位于子文件夹“数据集”中,每个数据都对应一个 `.tif` 原始堆栈的最大强度投影文件、一个名为 `inputSeg_..` 的 Matlab 分割图像文件以及一个名为 `inputSoma_..` 的 Matlab 分割soma图像文件。在soma分割过程中,依赖于当前使用的代码。关键参数设置位于 `runCenterLineParallel.m` 文件中进行种子搜索,若需调整,可以修改这些参数。另一个重要的参数是种子搜索策略。

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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的图像阈值分割算法,用于自动从二维图像中精确提取树状结构。通过优化参数配置,该工具能够有效处理复杂背景下的精细细节,为生物医学、计算机视觉等领域提供了强大的分析手段。 该软件包提供了一种快速方法来提取二维图像中的树状结构,并输出与每个体细胞相关的神经突触痕迹的细胞信息。更多详细内容可以在相关论文中找到。 在主文件夹内,包含了一个名为`Script.m`的主要执行脚本,其主要输入包括分割后的soma掩码和二进制图像。测试数据可以通过提供的文件获取:`inputSeg.mat`用于分段图像,而`somaMask.mat`则提供分段的 soma 掩模。 其余的数据集位于子目录“数据集”中,并且每个数据集包含一个.tif 文件(代表原始堆栈的最大强度投影)和两个MATLAB格式的分割文件:“inputSeg_... .mat” 和 “somaMask_... .mat”。 对于SOMA分割,使用特定代码实现。图像分割的相关代码可以在“血管分割与中心线追踪代码”部分找到。 在`runCenterLineParallel.m`中设置了最关键的参数用于种子搜索,并且可以根据需要进行调整。
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