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RegionBinarize

RegionBinarize[image,marker,d]

给出 image 的二值版本，包括 marker 的前景像素以及连接域，其像素值在距离 d 内.

RegionBinarize[image,marker,d,{t₁,t₂}]

在 marker 中通过添加像素增长域，其平均密度也限制在间隔 {t₁,t₂} 之内.

更多信息和选项

RegionBinarize 应用各种区域增长方法来找到一个图像的二值分割.
RegionBinarize 作用于任意二维以及三维图像.
目标区域 marker 可以是下面任意之一：
markerimage 记号图像

{pos₁,pos₂,…} 位置列表
假定位置 pos_i 处于标准图像坐标系统.

通过添加不与 backgroundmarker 相连的像素，RegionBinarize[image,marker,d,backgroundmarker] 从 marker 开始生长区域.
可以指定下列选项：
MaxIterations 1 执行的最大迭代次数

Method "MeanEuclidean" 计算像素距离时使用的方法
当设置为 MaxIterations->n 时，RegionBinarize 最多被应用 n 次，每次迭代时用上一次的结果作为 marker.
Method 选项的设置指定如何计算要添加的像素值和要生长的图像区域之间的距离. 仅当距离小于或等于 d 时，才把像素包含在分割中. 可能的设置有：
"MeanEuclidean" 到增长区域均值的欧几里德距离

"Mahalanobis" Mahalanobis 距离
"Mahalanobis" 距离是具有在增长区域的像素值的协方差矩阵的逆的欧几里德距离. 如果初始区域只包括一个或两个像素，那么则从那些像素周围的 range-1 邻域计算协方差矩阵.
距离参数 d 的可能范围取决于计算距离的方法以及颜色空间的维度.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (2)

一个彩色图像的二值分割：

三维图像的二值分割：

范围 (4)

一个灰度图像的二值分割：

使用一个较低的阈值和一个较高的阈值来限制区域的增长：

通过仅使用受限的亮度值，对区域进行展开：

使用背景记号，从具有相同颜色的背景中分割区域：

选项 (2)

MaxIterations (1)

使用多重迭代来展开较大的区域：

Method (1)

使用 Mahalanobis 距离来展开前景区域：

应用 (3)

一个 MRI 图像的分割，突出显示一个脑瘤：

在一个肖像中求彩色皮肤的区域：

使用多个记号区域，求背景掩模：

使用负像掩模作为阿尔法通道：

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