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中心线提取是图像分割的重要步骤之一，中心线提取的好坏直接影响图像分割效果，因此研究中心线提取是很关键的问题

中心线提取大致分为五种：

一 基于拓扑细化的方法

使用形态学腐蚀操作来不断去除物体的边界，直到仅剩其骨架，由于该方法是一个迭代过程，所以会很耗时，且易受图像质量的影响。

二 基于距离变换的方法

通过定位距离物体边界最远的一组点来确定物体的中心线，通常采用欧式距离，可以理解为一系列最大内切球的球心构成了物体的中心线，有代表性的是基于边界的距离变换和基于源点的距离变换

三 基于路径规划的方法

应用于虚拟内窥和机器人路径规划

四 基于追踪的方法

通过判断管状物体的局部方向获得当前位置近似的中心线趋势，并结合图像中物体的局部信息，得到当前位置处物体横截面的中心点。缺点是在追踪过程中未考虑全局信息，会导致中心线提取不完整

clc;I = rgb2gray(imread ('22.bmp'));Id = double(I);%高斯滤波h = fspecial('gaussian',[3,3], 2);Ig = imfilter(Id, h);%多尺度血管骨架提取Ivessel = FrangiFilter2D(Ig);figure,imshow(Ivessel);%腐蚀se = strel('disk', 2);bw2 = imerode(Ivessel, se);%细化bw3 = bwmorph(bw2,'thin',inf);%消除垂直于血管走向的干扰bw4 = ThreeLinkFilter(bw3);%消除面积比较小的联通分支bw5 = bwareaopen(bw4, 256);figure,imshow(bw5);%与源图像叠加Iout = imadd(Id, double(bw5)*255);%显示结果figure,%imshow(Iout, [0, 255]);imshow(Ivessel, [0, 255]);

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