MATLAB 中的 MRI 图像分割

MRI（磁共振成像）图像分割是一个医学图像处理领域的重要工作，它可以辅助医生诊断病情。MATLAB 是一个强大的数值计算环境，也支持 MRI 图像的处理。本文将介绍使用 MATLAB 进行 MRI 图像分割的方法。

1. 加载 MRI 图像

首先，我们需要加载 MRI 图像并将其转换为灰度图像。在 MATLAB 中，我们可以使用 imread 函数加载图片，使用 rgb2gray 函数将其转换为灰度图像。

img = imread('mri.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 图像预处理

在进行图像分割之前，我们需要进行一些预处理工作以减少图像中的噪声以及增强图像的对比度。这里我们使用直方图均衡化（Histogram Equalization）对图像进行处理。

eq_img = histeq(gray_img);

3. 图像分割

在进行图像分割时，我们需要选择一种分割算法。这里我们选择使用基于阈值的分割算法，该算法将图像分割为两个区域：前景区域和背景区域。我们可以使用 imbinarize 函数将灰度图像转换为二值化图像。

threshold = 0.5;
binary_img = imbinarize(eq_img, threshold);

该函数将灰度图像中像素值大于等于阈值的像素设置为白色（前景），其他像素设置为黑色（背景）。

4. 图像后处理

在进行图像分割之后，我们需要进行一些后处理工作以去除图像中的噪声。这里我们使用形态学运算（Morphological Operations）对图像进行处理。形态学运算包括膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、开运算（Opening）和闭运算（Closing）等操作，这里我们使用开运算和闭运算。

SE = strel('disk', 5);
open_img = imopen(binary_img, SE);
close_img = imclose(open_img, SE);

5. 结果展示

最后，我们可以将分割结果与原始图像进行对比展示。

subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original MRI Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(close_img);
title('Segmented MRI Image');

至此，我们已经完成了使用 MATLAB 进行 MRI 图像分割的整个流程。

参考资料

1. https://www.mathworks.com/help/images/mri-image-analysis.html
2. https://www.tutorialspoint.com/dip/histogram_equalization.htm
3. https://www.tutorialspoint.com/dip/image_segmentation.htm