肺实质提取

本段代码是利用大津法分割阈值，获得二值图像，随后利用小面积法删除背景区域，经过运算获得肺实质的掩模图像，最后，经过原dcm图像与掩模图像的运算，获得完整的肺实质图像，完成肺实质的粗提取。

%肺实质的粗提取
% open image
info=dicominfo（‘1.3.46.670589.33.1.63635361597142472300002.5281141671408791693_S2.I96.dcm‘）;
I=dicomread（info）;
%-2000 to 0
[mn]=size（I）;
for i=1:m
    for j=1:n
        if I（ij）==-2000
            I（ij）=0;
        end
    end
end
figure（‘name‘‘original image‘）imshow（I[]）
% figuresubplot（241）imshow（I[]）title（‘原图I‘）;
 %二值化
level=graythresh（I）;%高斯滤波
I2=im2bw（Ilevel）;%二值化
figure（‘name‘‘binary image‘）;imshow（I2）
% subplot（242）imshow（I2）title（‘二值化I2‘）;
I3 = bwareaopen（I210000）;
figure（‘name‘‘a删除小面积对象‘）imshow（I3）
% subplot（243）imshow（I3）title（‘删除小面积I3‘）;
for i = 1:m
      for j=1:n
          I4（ij） = 1-I3（ij）;
      end
  end
figure（‘name‘‘取反‘）imshow（I4）
% subplot（244）imshow（I4）title（‘取反I4‘）;
I5 = bwareaopen（I410000）;
figure（‘name‘‘删除I4中的小面积对象‘）imshow（I5）
% subplot（245）imshow（I5）title（‘删除小面积对象I5‘）;

 L = bwlabeln（I58）;
 S = regionprops（L‘Area‘）;
I6 = ismember（Lfind（[S.Area]<=30000））;
figure（‘name‘‘填充其他区域‘）imshow（I6）
% subplot（246）imshow（I6）title（‘填充其他区域I6‘）;
%********************边缘修补******************

%**********************************************
 for i =1:m
      for j = 1:n
           I7（ij） = 1-I6（ij）;
           I8（ij） = I（ij） - double（I7（ij）*10000）;
           if I8（ij）<0
              I8（ij） = 0;
           end
      end
 end

figure（‘name‘‘掩模‘