区域生长算法就是基于图像的第二种性质,即图像灰度值的相似性。 1.1 基本公式 令R表示整幅图像区域,那么分割可以看成将区域R划分为n个子区域R1,,R2,...Rn的过程,并需要满足以下条件: a: U(Ri) = R; b: Ri是一个连通区域,i=1,2,3,...n; c: Ri ∩ Rj = 空集,对于任何的i,j;都有i≠j; d:...
vcGrowPt.push_back(pt); //将生长点压入栈中 matDst.at<uchar>(pt.y, pt.x) = 255; //标记生长点 nSrcValue = src.at<uchar>(pt.y, pt.x); //记录生长点的灰度值 while (!vcGrowPt.empty()) //生长栈不为空则生长 { pt = vcGrowPt.back(); //取出一个生长点 vcGrowPt.pop_back(...
指向区域生长结果的指针 *\说明: *pUnRegion指针指向的数据区存储了区域生长的结果,其中(逻辑)表示 *对应象素为生长区域,表示为非生长区域 *区域生长一般包含三个比较重要的问题: *1.种子点的选取 *2.生长准则 *3.终止条件 *可以认为,这三个问题需要具体分析,而且每个问题解决的好坏直接关系到*区域生长的结果。
三步: 采样中心点, 找邻点建局部区域, 提取局部区域特征 1.sampling layer: 该层的输入是原始点集N*(d+C), d为xyz坐标数据,C是点特征数据. 使用FPS算法从数据集中选出中心点集 FPS算法: 随机选取一个点加入中心点集合, 之后选择离中心点集合里的点最远的点加入中心点集合中, 迭代选取中心点(后面选取的...
更多“简述图像分割中区域生长算法和分水岭算法的基本原理和步骤?”相关的问题 第1题 区域方法基于像素的相似性进行图像分割,包括区域生长和分水岭算法。 点击查看答案 第2题 图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特征之一:不连续性和相似性,选择下列图像分割方法中不是基于相似性的分割方法() A.区域生长 B....
参考答案: 欢迎编辑补充 刷刷题 shuashuati.com 为你提供【简述图像分割中区域生长算法和分水岭算法的基本原理和】题目的参考答案举一反三 机务分公司( )组织一次机车乘务员规章培训考试。(包神铁路集团机车运用管理细则第二版第八十五条规定) A. 每两个月 B. 每季度 C. 每半年 D. 每月 查看完整题目...
医学图像分割算法融合了众多方法论,从传统的基于阈值、区域生长、分裂合并、边缘检测等原理出发,逐步发展至包含区域相似性分析的水平集、区域竞争等高级算法,再到当今前沿的机器学习和深度学习技术,诸如 U-Net、全卷积网络 (FCN)、Mask R-CNN、DeepLab 等深度学习模型的广泛应用,极大地提升了分割的精度与效率。这个...
1. 基于区域生长算法的图像分割原理 数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一:不连续性和相似性。前一种性质的应用途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像,比如图像的边缘。第二种性质的主要应用途径是依据实现指定的准则将图像分割为相似的区域。区域生长算法就是基于图像的第二种性质,即图像灰度值的相似...
区域生长算法原理及MATLAB实现 区域⽣长算法原理及MATLAB实现 1. 基于区域⽣长算法的图像分割原理 数字图像分割算法⼀般是基于灰度值的两个基本特性之⼀:不连续性和相似性。前⼀种性质的应⽤途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像,⽐如图像的边缘。第⼆种性质的主要应⽤途径是依据实现指定的准则将...