本文介绍了如何使用MATLAB的图像处理工具箱，结合k-means聚类算法对乳腺肿瘤图像进行分割，以帮助医生识别和定位肿瘤区域。通过预处理图像、应用k-means算法及显示分割结果，展示了一个基本的图像分割流程。
基于MATLAB的乳腺肿瘤图像分割
乳腺肿瘤图像分割是医学图像处理中的一个重要任务，它可以帮助医生准确地识别和定位乳腺肿瘤区域，为诊断和治疗提供有力的支持。本文将介绍如何使用MATLAB进行乳腺肿瘤图像分割，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备一些乳腺肿瘤图像数据。可以从公开的医学图像数据库中获取，或者使用自己的数据集。在这里，我们假设已经有了一组乳腺肿瘤图像数据。
接下来，我们将使用MATLAB中的图像处理工具箱来进行图像分割。以下是一个示例代码，展示了如何使用k-means聚类算法对乳腺肿瘤图像进行分割。
% 读取图像
image = imread('breast_tumor_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图
grayImage =
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
