通过imhist函数计算图像的直方图,并分析其特性,如峰值、谷值等,这有助于选择合适的阈值分割方法。 matlab figure; imhist(grayImg); % 显示灰度图像的直方图 title('Gray Image Histogram'); 选择合适的自适应阈值算法: 常用的自适应阈值算法包括Otsu方法、局部自适应阈值法等。这里我们以Otsu方法为例,因为它是...
title('自适应阈值分割结果'); 在上面的例子中,首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用`adaptthresh`函数计算自适应阈值。最后使用`imbinarize`函数将图像二值化,根据计算得到的阈值进行分割。最终的结果通过显示函数显示出来。 `imbinarize`函数还可以接受其他参数,如指定阈值类型和输出类型等。具体可以参考MATLAB的...
fori=1:N%对每一个个体做判断 iffxm(i)<fx(i)%如果每个个体的历史最佳适应度小于个体当前适应度 fxm(i)=fx(i);%更新个体历史最佳适应度,第一轮就是把小于零的清除 xm(i,:)=x(i,:);%更新个体历史最佳位置 end end iffym<max(fxm)%种群历史最佳适应度小于个体里面最佳适应度的最大值 [fym,nmax]=...
[px,py]=size(pop); totalfit=sum(fitvalue);%总的适应度值 p_fitvalue=fitvalue/totalfit;%每个适应度值在轮盘中的占比,也就是相对适应度的大小,即为每个个体被遗传到下一代群体中的概率 p_fitvalue=cumsum(p_fitvalue);%概率求和排序cumsum()得到输入矩阵的每个元素对应的列向上(行向左)求和矩阵 ms=...
重点讨论了图像分割法中的阈值研究法,包括全局阈值法和自适应阈值法.对全局阈值算法中的人工选择法,迭代式阈值选择法,最大类间方差法以及自适应算法中的分水岭算法进行了重点分析,用Matlab进行实现并给出了实验结果。 阈值分割方法是一种常见的区域并行技术,原理上利用1 个或者多个阈值对像素点的灰度直方图进行区分,...
1. 传统Canny算法中,阈值的设定是一个固定的数值,对于不同图像可能会产生较大的误差。 2. 为了进一步提高Canny算法的准确性和鲁棒性,在阈值的设定上可以引入自适应阈值技术。 3. 自适应阈值技术可以根据图像的局部特征来动态地调整阈值,从而更好地适应不同图像的特点。 五、Matlab实现自适应阈值的Canny算法 1. 为...
摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。其中图像二值化又是图像分割的重点。本文对全局和局部阈值二值化法的几种常用的算法和基本自适应阈值二值化进行了综述。每基于一定理论和算法的图像二值化方法都有各自不同的优势和缺点,在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准...
全局阈值法和Otsu方法都是图像处理中常用的图像分割算法,用于将图像分成两个或多个不同的区域,以便更好地进行后续处理和分析。 首先说明下全局阈值法。它基于一个假设,即图像中的前景和背景具有不同的灰度值。这种方法通过选定一个全局阈值,将图像中的像素分为两个类别:一类属于前景,另一类属于背景。全局阈值的选择...
%用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码 clear; warningoff; SE = strel('diamond',4); BW1 = imread('cameraman.tif'); BW2 = imerode(BW1,SE); BW3 = imdilate(BW2,SE); BW4 = BW1-BW3; %rgb转灰度 ifisrgb(BW4)==1 I_gray=rgb2gray(BW4);...