matlab 图像分割

资 源 简 介

matlab 图像分割

详 情 说 明

在医学图像处理领域，OCT（光学相干断层扫描）图像的癌症检测常依赖于精确的图像分割技术。MATLAB提供了强大的工具包来实现分水岭分割这一经典算法，特别适用于处理组织边界模糊的医学影像。

分水岭算法的核心思想是将图像视为地形图，通过模拟洪水淹没过程来划分不同区域。对于OCT图像，首先需要进行预处理：通常采用高斯滤波消除噪声，然后通过梯度计算（如Sobel算子）突出细胞组织的边缘特征。与传统阈值分割相比，分水岭能更好地处理粘连细胞的情况。

在MATLAB实现中，关键步骤包括使用imhmin函数抑制微小局部最小值防止过分割，watershed函数执行真正的分水岭变换。针对癌症OCT图像的特殊性，通常需要结合形态学操作（如开闭运算）优化分割结果。值得注意的是，多尺度标记控制的分水岭改进算法能显著提升癌症病灶的识别准确率。

实际应用中，这种方法的优势在于能自动识别不规则的肿瘤边界，但需警惕过度分割问题。后期可通过区域合并技术或结合机器学习分类器进一步提升诊断有效性。