感興趣區(qū)域

　　感興趣區(qū)域（Regions of Interest，ROI）這一概念，是指圖像中最能引起用戶興趣、最能表現(xiàn)圖像內(nèi)容的區(qū)域。感興趣區(qū)域（Regions of Interest，ROI）就是圖像中表現(xiàn)圖像主要內(nèi)容、人們最感興趣的那一部分區(qū)域［1］，這些關(guān)鍵區(qū)域稱為感興趣區(qū)域。圖像感興趣區(qū)域的提取具有以下特點(diǎn)：

　　（1）感興趣區(qū)域并沒有十分嚴(yán)格的定義。對于同一幅圖像而言，在不同的應(yīng)用背景下，人們的關(guān)注角度不同，對圖像的具體需求也相應(yīng)會有所不同，因此會按各自的需求定義圖像中的感興趣區(qū)域。

　　（2）現(xiàn)有的感興趣區(qū)域算法都依賴于圖像的顏色、形狀、紋理等底層特征。由于圖像的語義特征獲取并沒有特別有效的算法，現(xiàn)階段感興趣區(qū)域的檢測和提取大多基于感興趣區(qū)域所具有的低層特征。 對圖像ROI的提取，一般從兩方面著手解決：一是利用圖像分割技術(shù)提取ROI；另外一個就是從人眼的視覺特性出發(fā)，通過模擬人眼的視覺特點(diǎn)，尋找特定的視覺敏感區(qū)域，并將這些視覺敏感區(qū)域排序作為ROI。

　　MATLAB手動批量選取感興趣區(qū)域

　　在統(tǒng)計過程中，需要對特定的對象進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，本文為圖像處理數(shù)據(jù)分析的過程中提取感興趣的區(qū)域，并進(jìn)行保存的MATLAB程序，有需要的可以參考。

　　本文根據(jù)統(tǒng)計目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域的特征這個應(yīng)用寫的。

　　附上代碼：

　　clc;

　　clear;

　　close all;

　　［filename，pathname，q］=uigetfile（{‘*.*’;‘*.bmp’;‘*.jpg’;‘*.png’}，‘select file’， ‘MultiSelect’， ‘on’）; %可以選取多個圖像

　　if ~iscell（filename）

　　filename1{1}=filename;

　　else

　　filename1=filename;

　　end

　　n=length（filename1）;

　　object=cell（n，1）; %建立目標(biāo)數(shù)據(jù)庫

　　environment=cell（n，1）; %建立背景數(shù)據(jù)庫

　　for i=1:n

　　image=imread（fullfile（pathname，filename1{i}））;

　　a=rgb2gray（image）;

　　figure

　　imshow（a）;

　　hold on;

　　［x，y，c］=ginput（1）; %手動選取目標(biāo)區(qū)域

　　m（1）=x;

　　n（1）=y;

　　plot（x，y，‘r’）;

　　k=2;

　　while（c==1）

　　［x1，y1，c1］=ginput（1）;

　　if c1==1

　　m（k）=x1;

　　n（k）=y1;

　　plot（x，y，‘r’）;

　　line（［m（k-1） m（k）］，［n（k-1） n（k）］）;

　　k=k+1;

　　c=c1;

　　else

　　break

　　end

　　end

　　line（［m（k-1） m（1）］，［n（k-1） n（1）］）;

　　BW = roipoly（a，m，n）; %感興趣區(qū)域提取的二值圖像

　　obj=a;

　　env=a;

　　obj（BW==0）=0; %原圖中顯示目標(biāo)區(qū)域

　　env（BW~=0）=0; %原圖中顯示背景區(qū)域

　　figure

　　imshow（obj）;

　　figure

　　imshow（env）;

　　object{i}=obj;

　　environment{i}=env;

　　save（strcat（‘object’，num2str（i），‘.mat’），‘obj’）;

　　save（strcat（‘environment’，num2str（i），‘.mat’），‘env’）;

　　close all;

　　end