Processamento de imagem

OBJECTIVO:
Neste projecto, procedemos à segmentação de pulmões, em imagens TC. Para tal, foram usadas duas imagens distintas, uma onde é visível a traqueia e outra onde não é. Esta segmentação foi feita recorrendo a dois algorítmos distintos.
De seguida, apresentar-se-à o código, em Matlab, bem como os resultados obtidos ao correr o mesmo.

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%% Projecto de PIM, por Adriana Gaspar e Ana Rita Gomes. %%
%% Engenharia Biomédica %%
%% Junho de 2012 %%
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function ProjectoPIM clc info = dicominfo('imagem7');
I = JanelaPulm(info); image = window(info);%Chama a função dada pela professora
%%
%Algorítmo 1#
%a)
B = binariza(I,-1200,-200);%%Nota: constatámos que a binarização a -1200UH seria mais perceptível que a -1024UH.
%
%b)
C=imclearborder(B);%Eliminação da "fronteira" da imagem
%%
%c)
%%%%%%%Exploração da função "BWMORPH"
BW1=bwmorph(C,'shrink');
BW2=bwmorph(C,'skel');
BW3=bwmorph(C,'spur');
%
%%
H = imfill(C,'holes');%Preenchimento de lacunas
E = bwmorph(H,'majority', inf);%Elimina os pixeis isolados
%%
%f)
G = edge(E,'canny');%Obtenção dos contornos da imagem
T = contorno(G);%Chama a função contorno
%%
f2 = figure(2); set(f2,'name','Figura 1 - Aplicação de Janela','numbertitle','off'); subplot(1,2,1); imshow(image, 'DisplayRange',[]); title('a) Sem Janela Pulmonar'); subplot(1,2,2); imshow(I, 'DisplayRange',[]); title('b) Com Janela Pulmonar'); impixelinfo; %Permite ver a gama de valores pixel a pixel
%%

f3 = figure(3); set(f3,'name','Figura 2 - Imagem Binarizada','numbertitle','off'); subplot(2,2,1); imshow(B,