1.将白色背景变成黑色 我们运行看一下 可以看到右边的已经把背景都换为黑色了。 2.使用filter2D与拉普拉斯算子实现图像对比度提高,sharp 我们再运行看一下,左边的就是生成的结果图,可以看出左边的清晰度更高了一些 3.转为二值图像通过threshold 我们再运行看一下,左边的图像已经让我们转换为二值图像了,也比较清晰...
快速模糊 c-means clustering 为图像分割提供了一种有价值的工具和方法,但在实际应用中需要根据具体情况进行灵活运用和改进。 2 运行结果主函数部分代码: close all clear all %% test a gray image f_ori=imread('brain.bmp'); fn=imnoise(f_ori,'gaussian',0.03); %% parameters cluster=3; % the number...
阈值分割算法的具体步骤 读取图像:首先,读取输入图像,并将其转换为灰度图像(如果图像不是灰度图像)。 设置阈值:选择一个适当的阈值,用于将图像分割成前景和背景。 应用阈值函数:使用cvThreshold函数对图像进行阈值分割。 保存或显示结果:将分割后的图像保存或显示出来。 C语言代码示例 以下是一个使用OpenCV的C语言接口...
将该算法应用到胰腺ERCP图像分割,实验表明,改进算法能够比较准确地分割出图像中的目标,减少因模糊聚类产生的模糊边缘。 关键词:医学图像分割; 模糊聚类; 图像梯度; 区域增长; 去模糊化 医学图像是反映人体生物组织或器官的复杂图像,图像中的信息量大、处理困难。医学图像分割就是根据图像中目标间的相似或不同把图像分...
一、分水岭算法 在许多实际运用中,我们需要分割图像,但无法从背景图像中获得有用信息。分水岭算法(watershed algorithm)在这方面往往是非常有效的。此算法可以将图像中的边缘转化成“山脉”,将均匀区域转化为“山谷”,这样有助于分割目标。 分水岭算法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看...
目前,图像分割算法一般是围绕亮度值的两个基本特性设计的:不连续性和相似性。亮度值的不连续性的应用途径主要是基于像素点特性(如灰度值)的不连续变化分割图像,如最常用的边缘检测。而利用亮度值的相似性可以形成一套机制,即依据事先指定的准则将图像分割为相似的区域。一些实例包括门限处理、区域分离、区域生长和聚类...
1 标准模糊C均值聚类分割算法(FCM) FCM聚类算法由Bezdek提出,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进应用到图像分割中。其实现方法是根据图像像素和聚类中心的加权相似性测度,对目标函数进行迭代优化以确定最佳聚类。模糊C均值聚类分割算法通过将图像I={f(i,j),0≤i<M, 0≤j<N}分成c ...
2. 用T分割图像,产生两组像素:G1由大于T的像素组成,G2由小于T的像素组成 3. 对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1和m2 4. 计算新的阈值T = 1/2 * (m1 + m2) 5. 重复步骤2-4,直到连续迭代中的T值差小于一个预定义的参数ΔT 算法实现 ...
基于小波变换编码的纹理图像分割 1.算法概述 我们使用11或13维特征向量表示图像中的每个像素。两个特征用于表示像素之间的空间关系;由图像尺寸规格化的x和y像素坐标。对于灰度图像,一个特征是低通表示,它捕获平均图像强度。(低通r、g和b平面用于彩色图像)。我们使用8个特征来表示纹理信息,使用对一组定向过滤器的响应...
Fuzzy C-Means聚合算法在图像分割(segmentation)和图像视觉处理中常常被用到聚合算法之 一本文是完全基于JAVA语言实现Fuzzy C-Means聚合算法,并可以运用到图像处理中实现简 单的对象提取。 一:数学原理 在解释数学原理之前,请先看看这个链接算是热身吧 http://home.deib.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html...