目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 图像处理研究是一门涉及数字图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的学科。它旨在开发和改进算法...
图像分割指的是将图像划分为不同的区域或对象的过程。图像分割可以通过基于阈值、边缘检测、区域生长等方法实现。它在目标检测、图像识别和计算机辅助诊断等领域中具有广泛应用,可以帮助提取图像中的目标或感兴趣的区域。 综上,图像配准、图像增强和图像分割是图像处理领域中的重要研究方向。它们在各种图像应用中发挥着重...
imshow(Ioc), %显示关操作后的图像 title('Opening-closing (Ioc)') Iobrd = imdilate(Iobr, se);%对图像进行膨胀,基本参数:待处理的输入图像和结构元素对象。 Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), ... imcomplement(Iobr));%形态学重建 Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);%图像求反 subplot(122);...
图像阈值分割是图像分割中的一种基本方法,其基本思想是根据图像中像素的灰度值,将图像划分为目标区域和背景区域。阈值分割方法有很多种,其中基于二维最大类间法 Otsu 的阈值分割方法是一种常用的方法,它具有计算简单、效果较好等优点。 2. 二维最大类间法 Otsu 二维最大类间法 Otsu 是一种基于类间方差最大化的...
📣 部分代码 y(1)=1; p(1,:)=[x(1),y(1)]; for i=2:N x(i)=(i-1)*1.5*r; h(i)=(i-1)*sqrt(3)*r; y(i)=h(i)^2-x(i)^2; p(i,:)=[x(i),y(i)]; end for i=1:S k=randint(1,1,[1 N]); P(i,:)=p(k,:); ...
matlab实现最大熵法图像分割程序源代码 a=imread('moon.tif'); figure,imshow(a) count=imhist(a); [m,n]=size(a); N=m*n; L=256; count=count/N;%%每一个像素的分布概率 count for i=1:L if count(i)~=0 st=i-1; break; end end...
实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,对初始聚类中心不敏感,抗噪能力强,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。 2 仿真代码 clc; clear; close all; %% Problem Definition img= double(imread('test.png')); [s1,s2,s3]=size...
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...