复杂图像的区域分割与特征提取 课程设计,matlab区域生长图像分割代码

　　【图像分割】用matlab代码实现基于区域重叠椭圆拟合的细胞分割_ MATLAB仿真技术博客_博客

　　1本文介绍了一种基于区域的方法，通过自动确定可能重叠椭圆的数量来近似任意2D形状。RFOVE是完全无监督的，运行时没有任何假设或关于对象形状的先验知识，并扩展和改进了递减椭圆拟合算法(DEFA) [1]。RFFOVE和DEFA都通过执行模型选择来解决多椭圆拟合的问题，这是由适当定义的形状复杂性度量上的最小化Akaike信息准则来指导的。然而，与DEFA相比，RFFOVE最小化了允许椭圆具有更高重叠的目标函数，从而实现了基于椭圆的更好的形状逼近。对r move和DEFA在几个标准数据集上的比较评估表明，r move通过更简单的模型(更少的椭圆)实现了更好的形状覆盖。作为RFOVE的一个实际应用，我们将其应用于荧光显微镜图像中重叠细胞的检测和分割。

　　2部分代码%获得点p和ell之间的ox距离

　　%

　　function [OXdist]=getOX(p，el)

　　a=el.a

　　b=el.b

　　C=el。c；

　　phi=El . phi；

　　=phi * pi/180；

　　P1=p-C；

　　rot=[cos()-sin()；sin()cos()]；

　　xrot=rot * P1 ；

　　x0=Xrot(1)；

　　y0=Xrot(2)；

　　c=sqrt((a^2*y0^2)(b^2*x0^2)；

　　x1=a * b * x0/c；

　　y1=a * b * y0/c；

　　ox dist=norm([x1 y1])；

　　3运行结果

　　4参考文献[1]张俊凯。基于瓶颈检测和椭圆拟合的细胞图像分割方法研究[J].电子测试，2013年(5X):3。

　　关涛，周东祥，范，等.基于稀疏轮廓点模型的彩色重叠细胞图像分割[J].计算机研究与开发，2015，52(7):1682-1691。

　　[3]张志平，张晓云.基于区域的重叠椭圆拟合及其在细胞分割中的应用.中国医学科学院学报，2002 .图像和视觉计算，93。

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