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K-means图像分割


he = imread('Fly.bmp') imshow(he), title('H&E image'); text(size(he,2),size(he,1)+15,... 'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ... 'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right'); cform = makecform('srgb2lab'); lab_he = applycform(he,cform); ab = double(lab_he(:,:,2:3)); nrows = size(ab,1);%行向量数 ncols = size(ab,2);%列向量数 ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); nColors = 3; % repeat the clustering 3 times to avoid local minima [cluster_idx cluster_center]=kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean',... 'Replicates',3); pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); imshow(pixel_labels,[]), title('image labeled by cluster index'); segmented_images = cell(1,3);%创建 1*3 的 cell 类型的矩阵 rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); for k = 1:nColors color = he; color(rgb_label ~= k) = 0; segmented_images{k} = color; end imshow(segmented_images{1}), title('objects in cluster 1') imshow(segmented_images{2}), title('objects in cluster 2') imshow(segmented_images{3}), title('objects in cluster 3') mean_cluster_value = mean(cluster_center,2);

[tmp, idx] = sort(mean_cluster_value); blue_cluster_num = idx(1); L = lab_he(:,:,1);%获得灰度图像 blue_idx = find(pixel_labels == blue_cluster_num);%返回 pixel_labels == blue_cluster_num 的位置 L_blue = L(blue_idx); is_light_blue = im2bw(L_blue,graythresh(L_blue));%graythresh(l_blue)% 获得 l_blue 的阀值,把该图像按照阀值转换为二值图像 nuclei_labels = repmat(uint8(0),[nrows ncols]);% 将 uint8(0), 叠 放 在 nrows*nclos 的矩阵中 nuclei_labels(blue_idx(is_light_blue==false)) = 1; nuclei_labels = repmat(nuclei_labels,[1 1 3]); blue_nuclei = he; blue_nuclei(nuclei_labels ~= 1) = 0; imshow(blue_nuclei), title('blue nuclei');


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