ROI提取

利用Matlab实现图片中感兴趣区域（ROI）的提取，通过简单运行go函数即可进行可视化操作。

此函数以16位TIFF堆栈形式接收图像，并通过解交错处理其三个通道。它对核标记和病原体通道进行阈值处理和分水岭分割，以识别细胞核和细菌。然后，该函数使用病原体质心创建目标区域（ROI），并通过子图像提取病原体周围的细胞内信号。

Matlab中的ROI提取代码Acquisition2P_class管理从预处理到活动轨迹提取的2P成像数据集。该代码包括三个类：Acquisition2P、selectRoisGui和acq2pJobProcessor，以及相关的方法和与其使用相关的代码。使用此存储库的软件还需要从Harvey Lab HelperFunctions存储库获取多个通用功能。对于Matlab版本2014b的建议，特别优化了显示和绘图，仅在此版本上检查错误。作者：塞尔曼·切蒂150104

这篇文章详细讨论了显著图的ROI检测算法，并提供了示例链接：http://imageprocessingblog.com/region-of-interest-selection-for-saliency-maps/。我们描述了一个实现显著性检测算法（如Itti-Koch [2]或GBVS [3]）的二进制掩码算法，无需显著图阈值。详细信息请参阅我们的论文 [1]：Bharath、Ramesh等人的“使用显著性引导的对象定位进行可扩展的场景理解”（IEEE控制与自动化会议(ICCA)，2013）。请访问：http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber。如果内容对您有帮助，请引用我们的论文。

这是一份基于Matlab的掌纹识别代码，用于实现掌纹分割和ROI提取。论文引用包括A. Genovese等人在IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2019年发表的《PalmNet: Gabor-PCA卷积网络用于非接触式掌纹识别》以及2019年IEEE国际计算智能大会上发表的《Touchless palmprint and finger texture recognition: A Deep Learning fusion approach》。详细文献链接请参考DOI: 10.1109/TIFS.2019.2911165。

在之前的版本（DIPVelocimetry ver 1.0）中，我们在不允许用户执行重叠ROI的情况下进行了microPIV。在这个版本中，我们现在升级算法以允许这样的事情，由于重叠的ROI，速度向量的间距更密集。

该算法利用半方差技术计算ROI图像的分形维数，用于评估图像中纹理图案的方向性。水平和垂直方向的半方差分别定义为在所有像素N上的像素强度之和，分形维数通过半方差对数图的线性斜率计算得出。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

本范例演示使用Matlab进行子波提取。 加载数据文件（*.dat），提取最大值和最小值。 对数据进行傅里叶变换，提取频域变换后的最大值。

这部分介绍了优化后的水印提取工具，结合之前的嵌入程序，能够有效实现512*512像素的彩色图像水印嵌入与提取，展现出良好的效果。