形态学 骨架
morphology.skeletonize_3d算法原理
morphology.skeletonize_3d算法原理
morphology.skeletonize_3d是一种三维形态学算法，用于提
取三维图像中的骨架结构。
该算法的原理是通过迭代的方式，将三
维图像中的连通区域逐步细化，直到得到其骨架。
算法的具体步骤如下：
1. 首先，对输入的三维图像进行二值化处理，将感兴趣的结构
提取出来。
二值化将图像中的像素值转换为0或1，其中1表示感
兴趣的结构区域。
2. 接下来，对二值化后的图像进行腐蚀操作，将结构区域的边
缘进行腐蚀，得到一个细化后的图像。
腐蚀操作是通过将每个像素
与其周围的像素进行比较，如果周围的像素都为1，则当前像素也
被设置为1，否则设置为0。
3. 然后，对细化后的图像进行骨架化操作。
骨架化是通过迭代
的方式，将细化后的图像中的连通区域逐步细化，直到得到其骨架。
具体的细化过程是通过一系列的结构元素进行形态学操作，将细化
后的图像中的像素逐步减少，直到只剩下骨架。
4. 最后，对得到的骨架进行后处理，去除不需要的分支和孤立
的像素，得到最终的骨架结构。
morphology.skeletonize_3d算法在三维图像处理中具有广泛
的应用，特别是在生物医学图像分析中。
它可以用于提取血管网络、神经网络等三维结构，对于研究和分析这些结构具有重要意义。
该
算法的原理简单直观，易于实现，因此被广泛应用于相关领域的研
究和应用中。
实验七细胞骨架的观察考马斯亮兰R染植物细胞的微丝
考马斯亮兰R250染植物细胞的微丝
Triton X-100 (聚乙二醇辛基苯基醚)作用： 非离子去垢剂
适当浓度的Triton X-100，破坏膜结构、可使细胞膜溶解，而细 胞质中的细胞骨架系统可被保存； M－缓冲液 和磷酸缓冲液作用:
清洗组织细胞、稳定骨架蛋白，维持细胞的渗透压； EDTA（乙二胺四乙酸）和EGTA（乙二醇双醚四乙酸）作用：
洋葱内表皮细胞骨架的考马斯亮兰染色结果 洋葱鳞茎外层与内层的内表皮细胞比较（放大倍数10×20）
左：鳞茎外层（对照）；右鳞茎内层
前者可螯合大部分金属离子；后者专一性螯合Ca2＋，主要是 高浓度的Ca2＋可是微管解聚，因此加入EGTA来降低Ca2＋的浓度； 戊二醛作用：
良好的固定剂，使细胞结构保持它原有状态； 考马斯亮兰作用：
非专一性结合蛋白质，使蛋白着色（蓝色）。
实验的关键：
Triton X-100 抽提处理的时间很关键，如 果处理时间太短，没有抽提掉细胞器膜上的蛋白， 会造成很深的背景颜色，干扰细胞骨架的观察； 如果处理时间太长，会破坏骨架蛋白使骨架纤维 断裂。
一、实验目的
掌握观察植物细胞内微丝的方法。 了解观察动物细胞内微丝的方法。
二、实验原理
细胞骨架是指细胞质中纵横交错的纤维网格结构， 安组成成分和形态结构的不同可分为微管、微丝和 中间纤维。它们对细胞形态的维持、细胞的生长、 运动、分裂、分化和物质运输等起重要作用。
光学显微镜下细胞骨架的形态学观察多用1％ Triton X-100处理细胞，可使细胞膜溶解，而细 胞骨架系统的蛋白质被保存，再用考马斯亮兰 R250染色，使得细胞质中细胞骨架得以清晰可见。
盐溶液（PBS，pH6.8），
0.2％考马斯
实验九、细胞骨架的显示和观察『目的要求』1、掌握细胞骨
二、实验操作的注意事项
• M缓冲液使细胞骨架保持稳定。
• 咪唑：稳定PH值，缓冲作用。 KCL：提供离
子，对骨架起聚合作用。 MgCL2:提供离子， 对骨架起聚合作用。 EGTA：螯合Ca离子 Ca离子对聚合不利。 EDTA：螯合Ca离子 Ca离子对聚合不利。 巯基乙醇：起还原作 用，稳定骨架结构。
• 配方：
试剂 相对分子质量 所需浓度 每升加量 备注 咪唑 68.08 50mmol/L 3.40g KCL 74.55 50mmol/L 3.73g MgCl2。6H2O 203.30 0.5mmol/L 0.1g EGTA 380.40 1.0mmol/L 0.38g EDTA。2H2O 372.24 0.1mmol/L 0.04g B-巯基乙醇 78.13 1.0 mmol/L 70ul 甘油 92.09 4.0mmol/L 294.8ml 加水定容至1L，PH调至7.2
错的纤维网络结构，按组成和形态结构的不同分为微 管（microtubule，MT）、微丝（microfilament， MF）、中间纤维（intermediatefilament，IF）。它 们对细胞的形态的维持、细胞的生长、运动、分裂、 分化和物质的运输等起重要作用。观察和研究细胞骨 架可用光镜、电镜、间接免疫荧光技术、细胞化学技 术等方法。对光镜下细胞骨架的形态学观察多用1%的 TritonX-100（聚乙二醇辛基苯醚）处理细胞，使95% 以上的可溶性蛋白质以及全部脂质被抽提，再以蛋白 质染料考马斯亮蓝R250染色，使细胞内细胞骨架得以 清晰显现。
实验九、 细胞骨架的显示和观察
『目的要求』 1、掌握细胞骨架显示的原理。 2、熟悉细胞骨架显示的方法。
形态学运算——bwmorph
灰度图
二值化
结果图
用途：平滑轮廓，弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除小的孔洞， 填补轮廓线中的断裂
相关函数： imclose
开闭运算应用
如何完全修复指纹 纹路？
开运算消除了噪 声，但是使指纹 纹路产生断裂
闭运算修复 指纹的部分 断裂处
顶帽：原图与开运算的差 顶帽(TOPHAT)
用途：均匀光照,
增强对比度
粗化：与细化相反，通过向对象外部添加像素来使对象变粗，这样做会 导致以前未连接的对象被8连接
粗化(THICKEN)
粗化非常依赖于A的性质，可能产生孤立点，需要消除断点。
粗化(THICKEN)
在matlab中： （1）识别是否存在孤立像素 （2）若有孤立像素，将像素膨胀，并取原图角点轮廓和膨胀后的交集，防止膨胀 过后的点与原图元素边缘发生粘连 （3）对图像增加2px的边界 （4）对图像补集进行细化、对角线填充，去除粘连，再求补集
bwmorphoperation用途bothat底帽返回闭运算减去源图像的图像branchpoints找到骨架中的分支点bridge进行像素连接操作clean去除图像中孤立的亮点close形态学闭运算即先膨胀后腐蚀diag采用对角线填充去除背景的八连通性dilate使用结构元素ones3对图像进行膨胀运算endpoints找到骨架中的结束点erode使用结构元素ones3对图像进行腐蚀运算fill填充孤立的黑点bwmorphoperation用途hbreak断开图像中的h型连接majority如果一个像素的8邻域中有等于或超过5个像素点的像素值为1则将该点像素值置1open进行形态学开运算即先腐蚀后膨胀remove删除内部像素提取边界skel骨架提取spur去除小的分支或引用电学术语毛刺thickenthin细化tophat顶帽返回原图像减去开运算的图像膨胀dilate原图膨胀后膨胀dilate具体操作
数学形态学讲解
例8：用向量运算实现膨胀示例： 对于图(a)以左上角位置为 (0,0)，结构元素以“ +” 位置为参考点 (0,0)。纵向为 x轴，横向为 y轴。
(0,0)
+ + ++ + ++ +
++ + ++
解：腐蚀结果如图 (c)所示。阴影部分中，蓝色部 分表示腐蚀掉消失部分；红色部分表示为腐蚀后留 下的部分。
则图(c)红色部分就为集合 A S。
(3) 原点(即结构元素参考点 )不包含在结构元素中 时的膨胀和腐蚀
当原点不包含在结构元素中时，相应结果有所不同。 ? 对膨胀运算来说，只有 1种可能，即 A? A? S。 ? 对腐蚀运算来说，有 2种可能，或 A S? A，
例7 ：原点不包含在结构元素中时的腐蚀运算
当原点不属于结构元素 S时，腐蚀结果 A S? A。 图(a)中阴影部分为集合 A。图(b)中阴影部分为结构 元素 S(标有“ + ”处为结构元素的参考点，参考点不 在结构元素 S中)。求用结构元素 S腐蚀A所得的集合。
++
+ ++ +
+ ++ +
？
++
(c)图中红色部 分表示 (a) 图中 阴影部分集合 A 经过腐蚀后留下 的部分，即腐蚀 的最终结果。
? 位移运算 若将 X、S均看作向量，则：
膨胀的位移运算公式：
X?
S
?
骨架提取算法
骨架提取算法
骨架提取算法是一种常用的图像处理算法，它可以从图像中提取出物体的骨架，即物体的主要轮廓线条。
骨架提取算法在计算机视觉、图像识别、机器人等领域有着广泛的应用。
骨架提取算法的基本思想是将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度，然后通过一系列的操作，得到物体的骨架。
这个过程可以分为两个步骤：轮廓线条的细化和骨架的提取。
轮廓线条的细化是指将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度。
这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
这些算法都是基于局部像素的形态学操作，可以将轮廓线条细化到一个像素宽度。
骨架的提取是指从细化后的轮廓线条中提取出物体的骨架。
这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Medial Axis Transform 算法、Distance Transform算法等。
这些算法都是基于距离变换的思想，可以将轮廓线条转换成距离场，然后通过一些操作，得到物体的骨架。
骨架提取算法的优点是可以提取出物体的主要轮廓线条，可以减少图像处理的复杂度，提高图像处理的效率。
同时，骨架提取算法还可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。
骨架提取算法的应用非常广泛，比如在计算机视觉领域，可以用于物体的识别、跟踪、分割等；在机器人领域，可以用于机器人的导航、路径规划等；在医学领域，可以用于医学图像的分析、诊断等。
骨架提取算法是一种非常重要的图像处理算法，它可以提取出物体的主要轮廓线条，可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。
随着计算机视觉、机器人、医学等领域的不断发展，骨架提取算法的应用前景将会越来越广阔。
形态学图像处理
形态学图像处理
形态学图像处理是一种基于形态学理论的图像处理技术，它是由模式识别、数字信号处理和图像处理领域的研究者们发展起来的。
它主要关注图像中的结构特征，而不是色彩或亮度等特征。
形态学图像处理方法包括：形态学运算、形态学变换和形态学分割。
形态学运算是以图像的形状为基础的处理方法，包括腐蚀(erosion)、膨胀(dilation)、开运算(opening)、闭运算(closing)、击中-击不中(hit-miss)等。
形态学变换是对图像进行形状变换的方法，包括骨架变换(skeleton transform)、平滑变换(smoothing transform)、梯度变换(gradient transform)、拉普拉斯变换(laplacian transform)等。
形态学分割是以形态学运算为基础的图像分割方法，包括区域生长、边缘检测、基于水平集的分割等。
浅述骨架提取算法及举便
广 到三 维 则 为最 大球 。骨 架 就 是最 大 球 的中 心 。一般 说
来 ，骨 架 必 须 保 持 三 个 特 性 ： 一 是 连 续 性 ， 即 连 通 结 构 必 须 细 化 成 连 通 线 结 构 ； 二 是 中 心 性 ， 即 骨 架 与 图 像 具 有 结 构 同 一 ；三 是 最 小 宽 度 为 １ 。 此 外 ，骨 架 的 定 义 还 有 很 多 种 ， 如 脊 点 投 影 骨 架 、
（ Ｙ 蟛 （Ｙ定义。 ） ） ， ，
式中 ，ａ 为大 于１ 的系数 。而 势能 计算如 下 ：
∑， ） （
Ｅ ： 一 — 一 一
式 中 ， ｒ 为 该点沿 方 向到可视 边界 点 的距离 。 （）
而 基 本 骨 架 点 的判 断 如 下 ： 以 当 前 点 为 中心 ，考 察 其
现 有的骨架化法 则 ，萃取法 则是被设计 为不连 通的 。给 出
Ｏ ｌ Ｏ Ｏ ｌ ｌ ｌ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ ０ ｌ ｌ Ｏ
０ ０ ０ ｌ ０ ０ ｌ ０
不等图Ｍ（ ＝ ｘ ） ，
Ｔ ｌ
∑ （ ． 定义。这里： ｙ ，）
点的集 合就称 为这个 平面 多边 形区 域Ｒ 的骨架 。
由于骨 架 定义 中 具有 点到边 界 距 离最 小 的性 质 ，因
此 可 以利 用 许 多 中心 位 ＿ 架 线 上 的圆 盘 区域 的并 集覆 丁骨
盖 与 该骨 架线 对 应 的区域 。这些 圆盘 的 中心 为距 离边 界
最 远 的 点 。 这 些 圆 盘 称 为 最 大 圆 （ ａ ｉ ａ ｄ ｓ ） ，推 ｍ ｘｍ ｌ ｉｋ
对邻近 点的势能矢量对 ，若两者角 为钝 角 ，则可 以认为当 前点在该对称 方 向的势 能为０ 。若所有４ 对称邻近 点在当 对
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形态学骨架
1. 引言
形态学骨架是数学形态学领域中的一个重要概念，用于描述图像中物体的骨架或骨架化结果。
在计算机视觉和图像处理领域，形态学骨架是一种常用的图像特征提取方法，可以用于形状分析、目标识别、图像匹配等应用。
本文将介绍形态学骨架的基本概念、算法原理和应用案例，以及相关的数学理论和实践技巧。
2. 形态学基础
形态学是研究物体形状和结构的数学理论和方法。
它基于集合论和拓扑学的基本概念，通过定义和操作结构元素来描述和分析图像中的物体特征。
形态学操作主要包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，这些操作可以改变图像的形状和结构，从而实现图像增强、边缘检测、形状分析等目标。
形态学骨架是形态学操作的一种扩展，它可以用于提取图像中物体的主要轴线或中心线，从而描述物体的形状和结构特征。
3. 形态学骨架算法
形态学骨架算法的基本思想是通过迭代地进行膨胀和腐蚀操作，使得图像中的物体逐渐变细，最终得到物体的骨架。
常用的形态学骨架算法包括细化算法、距离变换算法、区域生长算法等。
这些算法在不同的应用场景下具有不同的优势和适用性。
细化算法是最常用的形态学骨架算法之一，它通过迭代地进行膨胀和腐蚀操作，直到物体的边缘被完全细化为止。
距离变换算法是另一种常用的形态学骨架算法，它通过计算图像中每个像素点到物体边缘的距离，然后根据距离值进行骨架化操作。
区域生长算法是一种基于图像分割的形态学骨架算法，它通过将图像中的像素点分组，然后根据分组结果进行骨架化操作。
4. 形态学骨架的应用
形态学骨架在计算机视觉和图像处理领域有广泛的应用。
以下是一些常见的应用案例：
4.1 形状分析
形态学骨架可以用于描述和分析图像中物体的形状特征。
通过提取物体的骨架，可以计算物体的长度、宽度、曲率等形状参数，从而实现形状分类、形状匹配等任务。
4.2 目标识别
形态学骨架可以用于目标识别和目标跟踪。
通过提取目标的骨架，可以得到目标的主要轴线或中心线，从而实现目标的几何特征提取和目标的形状匹配。
4.3 图像匹配
形态学骨架可以用于图像匹配和图像检索。
通过提取图像的骨架，可以将图像转换为一组特征向量，然后使用特征向量进行图像匹配和图像检索。
4.4 图像增强
形态学骨架可以用于图像增强和图像去噪。
通过提取图像中物体的骨架，可以减少图像中的噪声和冗余信息，从而实现图像的清晰化和增强化。
5. 总结
形态学骨架是一种常用的图像特征提取方法，用于描述和分析图像中物体的形状和结构特征。
本文介绍了形态学骨架的基本概念、算法原理和应用案例，以及相关的数学理论和实践技巧。
形态学骨架在计算机视觉和图像处理领域有广泛的应用，包括形状分析、目标识别、图像匹配、图像增强等任务。
通过合理选择和应用形态学骨架算法，可以实现对图像中物体形状和结构特征的有效提取和分析。