致力于图像处理技术开发,特别是工业图像处理领域的应用关注 图像处理 区域生长算法分割图像 发布于 2022-02-04 13:31 · 6400 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 图像处理算法图像图像分割,halcon 写下你的评论... 暂无评论 相关推荐 7:29 十个认知,改变一生! 凡言凡语·...
基于颜色相似度的区域生长可以应用于许多图像分割场景,例如医学图像分割、自然图像分割等。除了前面介绍的相似度生长准则,还有基于区域内灰度分布统计、基于区域形状等。另外,除了区域生长算法,还有OTSU算法、最大熵算法、自适应阈值法等都是基于阈值的分割算法。区域生长算法是一种计算量大,耗时长的算法。本文针对此图,...
1. 整体流程 首先,让我们来看一下整个Python区域生长算法分割图像的流程: 2. 每一步具体操作 步骤1:读取图像 importcv2# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg') 1. 2. 3. 4. 步骤2:选择种子点 # 选择种子点,这里以图像中心点为例seed_point=(image.shape[0]//2,image.shape[1]//2) 1. 2. 步骤...
重复步骤1 - 4直到图像中的每个点都有归属时;生长结束。 三、代码应用 这里为简单起见,我们只设置了一个区域,即上述步骤中的第四步改为,当堆栈为空时,生长结束。 我们需要分割的图像如下所示: 我们将生长准则设置为像素值之间的欧式距离小于某个阈值,也就是说相邻像素值的差异较小时,归类为一个区域,代码如下...
1.2 区域生长算法 区域生长算法(SRG)是由ADAMS R等人提出的一种图像分割方法[4],算法主要原理是将具有相似特征的像素附到每个种子上,从而完成图像的分割。其主要步骤是:(1)寻找合适的像素作为生长的种子点;(2)确定生长准则;(3)确定终止准则。 1.2.1 初始种子像素提取 ...
简介:【图像分割】基于区域生长算法和Kmean聚类算法实现图像分割附matlab代码 1 简介 区域生长算法的基本思想是将具有相似性质(例如,颜色,亮度,纹理)的像素集合起来构成区域。具体实现时先确定一组种子像素作为生长的起点, 再将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素 (根据某种事先确定的生长或相似准则来...
1设计利用区域生长算法进行图像分割的程序1、目的:把一幅图像划分成满足某种判据的一些区域,在这里形成一个二值图。2、原理:首先确定每个区域中的某个已知点,加上与已知点相似的邻近点形成一个区域,在这里利用区域的均值。当邻近点与区域均值的差值的绝对值小于阈值T时,即满足生长条件。方法是从种子点开始,在8连...
区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点,然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比,将具有相似性 三点区域生长算法 图像分割是一种重要的图像处理技术,而区域生长是图像分割技术的一种。区域生长的基本思想是将具有相似性的像素集合起来构成区域...
具有较好的区域特征.为了能提取CT图像中感兴趣的牙齿部分,本研究将对口腔牙齿CT图像采用一种自适应区域生长算法,利用已生长区域的平均灰度,平均梯度以及标准差,在原有生长准则的基础上进行改进,对牙齿CT图像进行分割以及三维重建的实验后,能够显示出单独某颗或几颗牙齿的三维图像,证明了改进后的算法可实现较好的分割...
【转】彩色图像分割专题三:边缘检测+区域生长法 一 原理: 空间转换:RGB转换为HSI http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/03/2035643.html,结果见实现图1 边缘检测:在HSI空间,对HSI、H、S、I分别利用Canny进行边缘检测,结果见实现图2 区域生长:首先对边缘检测的图像沿边界进行质心计算,把求的的...