MATLAB大脑腔体图像分割

本资源为本人大学校内图像处理与视频分析大型试验的代码，泛化性很差，不适用于其他图片，只能为大家提供图像处理的简单思路。

clear;
%% 读入图像
img=imread（‘1.png‘）;
figure
subplot（221）imshow（img）title（‘脑图‘）;
%% 创建图像副本，灰度化
i_copy=img;
i_copy=rgb2gray（i_copy）;
%% 设置ROI感兴趣区域8
i_copy=double（i_copy）;
[MN]=size（i_copy）;
for j=1:N
    for i=1:M
        if（j<=1450&&j>=700&&i>=650&&i<=1000）
            if（i_copy（ij）<=25）
                i_copy（ij）=0;
            else
                i_copy（ij）=255;
            end
        else
            i_copy（ij）=0;
        end
    end
end
%% 对区域进行线性平滑滤波
a=ones（55）;%线性平滑滤波核
i_copy=filter2（ai_copy‘same‘）/25;
i_copy=uint8（i_copy）;
subplot（222）imshow（i_copy）title（‘线性平滑滤波ROI‘）;
%% 对图像进行先膨胀后腐蚀处理，保留大部分黑色区域
se1=strel（‘disk‘20）;%这里是创建一个半径为5的平坦型圆盘结构元素
i_copy=imdilate（i_copyse1）;
i_copy=imerode（i_copyse1）;
subplot（224）imshow（i_copy）title（‘膨胀后腐蚀‘）;
%% 裁剪边缘
for j=1:N
    for i=1:M
        if（j<=1430&&j>=720&&i>=670&&i<=980）
            i_copy（ij）=i_copy（ij）;
        else
            i_copy（ij）=255;
        end
    end
end
%% 用Sobel算子进行边缘检测后通过膨胀扩大边沿
i_copy=edge（i_copy‘roberts‘）; 
se1=strel（‘disk‘5）;
i_copy=imdilate（i_copyse1）;
%% 将边沿绘制在原图像上，标红
for j=1:N
    for i=1:M
        if（i_copy（ij）~=0）
            img（ij1）=255;
            img（ij2）=0;
            img（ij3）=0;
        end
    end
end
subplot（223）imshow（img）title（‘最终结果‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      501461  2018-11-19 07:30  1.png
     文件       79490  2018-11-20 14:56  Test1.jpg
     文件        1472  2018-11-21 08:51  Test1.m