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图像分割为相似的区域。区域⽣...
区域⽣长算法（附MATLAB代码实现）⼀、理论概念 区域⽣长是按照事先定义的⽣长准则将⼀个像素或者⼦区域逐步聚合成⼀个完整独⽴的连通区域过程。对于图像感兴趣⽬标区域R，z为区域R上事先发现的种⼦点，按照规定的⽣长准则逐步将与种⼦点z⼀定邻域内符合相似性判据的像素合并成⼀个种...
三、说明 在基于MATLAB7.11.0(R2010b)平台调用函数模块fsrRegiongrow时,MATLAB会弹出如下警告 ??? Maximum recursion limit of 500 reached. Use set(0,'RecursionLimit',N) to change the limit. Be aware that exceeding your available stack space can crash MATLAB and/or your computer. Error in ==> fs...
end 1.4 基于MATLAB的区域生长算法设计 1%Segment based on area, Region Growing;2clear all; close all; clc3[fileName,pathName] = uigetfile('*.*','Please select an image');%文件筐,选择文件4if(fileName)5fileName =strcat(pathName,fileName);6fileName = lower(fileName);%一致的小写字母形式7e...
我们都知道,C/C++ 中读取图像麻烦,特别是这种.jpg复杂格式数据,所以,我们用matlab先把图像读出来,输出到一个TXT中,存储为二维矩阵形式,然后用C++代码读取TXT文件内容,存储到一个二维数据序列中。(都有代码在后面) 我们侧重实现算法本身,所以关于图像的读取和写入我们不做过多描述 ...
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图像分割为相似的区域。区域生长算法就是基于图像的...
【缺陷检测】基于matlab区域生长算法对焊接孔隙缺陷检测【含Matlab源码 829期】 一、形态学缺陷检测简介 1 图像分析及预处理 拍摄图像会产生随机的扰动,图像有一定的噪声,为消除掉图像中的无关信息,对图像进行预处理。 1.1 灰度化 为降低运算量,需要将拍摄的三通道的RGB图像转化为单通道的灰度图像。
区域生长是根据预定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域的过程。如何使用matlab实现区域生长算法？介绍 1 3个步骤：选择合适的生长点；确定相似性准则即生长准则；确定生长停止条件。2 以8为生长点，生长准则是待测点灰度值与生长点灰度值相差为1或0的，示意图如图，第三个生长后停止生长。实现 1 函数输入原图，...
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,将具有相似性质的点合并起来继续向外生长,直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题: ...
算法的实现主要基于Matlab编程实现。关键词:图像分割,种子区域生长算法,Matlab一、引言区域生长是一种古老的图像分割方法,最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式,一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seedpoint),再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以...