当其他不重要的相同强度也存在时，如何从 MRI 图像中提取特定的感兴趣区域（非手动）？

Question

我想从颈部图像矢状面的 MRI 中提取气管内区域，但在应用阈值、轮廓检测和二值掩蔽等图像处理技术之后，

我发现还有其他不需要的区域，它们与所需的感兴趣区域一起被提取。

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('sam_mri01.jpg')
cv.imshow('pre1',img)

image_contours = np.zeros((img.shape[1],
                           img.shape[0], 1),
                          np.uint8)

binary_img = np.zeros((img.shape[1],
                         img.shape[0], 1),
                        np.uint8)

for channel in range(img.shape[2]):
    ret, thresh_img = cv.threshold(img[:, :, channel],
                               25, 255,
                                     cv.THRESH_BINARY)
    cv.imshow('pre3', thresh_img)
    contours = cv.findContours(thresh_img, 1, 1)[0]
    cv.drawContours(image_contours,
                    contours, -1,
                    (255,255,255), 1)
    cv.imshow('pre4',image_contours)

contours = cv.findContours(image_contours, cv.RETR_LIST,
                           cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]

cv.drawContours(binary_img, [max(contours, key = cv.contourArea)],
                -1, (255, 255, 255), -1)
    
cv.imshow('result', binary_img)
cv.imwrite('result.jpg',binary_img) 
cv.waitKey(0)

图像：

获得的结果：

。

我只想提取或区分特定的管状气管内通道。黑色的其他区域需要从结果中消除，并且对于这种类型的任何图像都必须自动完成此操作，这样我就不需要为不同的图像设置不同的参数。 感兴趣区域是黑色通道，即气管内区域：