【血糖检测】基于matlab改进深度回归网络的无创血糖检测【含Matlab源码 1572期】
一、数字图像处理简介
图像处理基础教程链接
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二、部分源代码
clc;[filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg'},'choose the picture');str=[pathname, filename];m=imread(str);Input_Image=m(3:end-3,3:end-3); [h, g]=imhist(Input_Image); % h 为像素个数,g 为灰度级ff=double(Input_Image); %/选择感兴趣区域具体程序段///[M, N]=size(Input_Image);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%//输入300,得到初始阈值tgtg=1;
for a=1:255if (h(a)>300)&&(h(a+1)<300)if tg<atg=a;endend
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%//查找[tg,tg+10]之间的最小值,确定阈值tg
sign=1000;
for a=tg:tg+10if h(a)<signsign=h(a);tg=a; end
end%根据所确定的全局阈值将原图像变成二值图像X=zeros(M,N);for i=1:Mfor j=1:Nif Input_Image(i,j)>=tgX(i,j)=1;elseX(i,j)=0;endendendX=X~=0;%标记连接成分(8邻域)[LX ,XNum]=bwlabeln(X,8);size(LX);%以伪彩色的形式显示标记图像RGBX=label2rgb(LX,@jet,'k');%/%寻找最大区域作为参考区域[r1,c1]=find(LX==1);[a,b]=size(r1);MaxRegion=a;Max_Region_flag=1;Max_Region_r=r1;Max_Region_c=c1;for i=2:XNum[r,c] = find(LX == i);[a,b]=size(r);if a>MaxRegionMaxRegion=a;Max_Region_flag=i;Max_Region_r=r;Max_Region_c=c;endend%确定参考区域的四个顶点坐标rmin=min(min(Max_Region_r));rmax=max(max(Max_Region_r));cmin=min(min(Max_Region_c));cmax=max(max(Max_Region_c));%确定参考区域的行数和列数Ref_row=rmax-rmin+1;Ref_column=cmax-cmin+1;%将参考区域图像赋给一个新的图像矩阵Ref_ImageRef_Image=zeros(M,N);for i=1:Mfor j=1:Nif(i>rmin &&i<rmax &&j>cmin &&j<cmax)Ref_Image(i,j)=Input_Image(i,j);elseRef_Image(i,j)=0;endendend%确定参考区域的宽和高Ref_Height=rmax-rmin+1;Ref_Width=cmax-cmin+1;%确定感兴趣区域的宽和高以及四个顶点的坐标ROI_Height=0.7*Ref_Height;ROI_Width=0.3*Ref_Width;ROIminr=rmin-ROI_Height;ROImaxr=rmax+ROI_Height;ROIminc=cmin-ROI_Width;ROImaxc=cmax+ROI_Width;%转换为整数ROImaxr=round(ROImaxr);ROIminr=round(ROIminr);ROImaxc=round(ROImaxc);ROIminc=round(ROIminc);%处理边界问题if ROIminr<0 ROIminr=1;endif ROImaxr>MROImaxr=M;endif ROIminc<0ROIminc=1;endif ROImaxc>NROImaxc=N;end
三、运行结果
四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社,2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社,2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社,2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社,2015.
[5]陈浩,方勇,朱大洲,王成,陈子龙.基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测[J].农机化研究. 2015,37(06)
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