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基于阈值分析与区域生长相结合的根系CT序列图像分割算法
基于阈值分析与区域生长相结合的根系CT序列图像分割算法
阈值分析
区域生长
图像分割
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基于阈值分析与区域生长相结合的根系CT序列图像分割算法 不错的文章 思路很好
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基于区域阈值的图像分割方法研究
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背景:模糊连接方法已显示出其近年来在模糊对象提取中的有效性。 但是,将其应用于肝血管分割任务时可能会出现两个问题。 一个是过多的计算成本,另一个是难以为最终分割选择合适的阈值。 方法:本文首先提出了一种基于查找表的加速策略,该策略可以减少连接场景的计算时间,并达到大于2的加速因子。当模糊连接关系的计算完成时,阈值为需要产生最终结果。 当前阈值是由用户预设的。 由于不同的阈值可能会产生不同的结果,因
C,C++区域生长算法代码
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根据pcnn的特性,将其与区域生长算法结合,完成图像分割
基于区域生长法的图像分割matlab程序
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本程序主要功能为实现基于区域生长法的图像分割,选取种子点,并将灰度差值小于阈值的像素点进行合并生长。
基于阈值的图像分割算法的研究
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基于阈值的图像分割算法的研究,很好用,可以下载试试
基于MATLAB的图像阈值分割算法的研究
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本文首先介绍了图像分割技术,其次总结了目前图像分割技术中所用到的阈值、边缘检测、区域提取等方法以及分水岭算法。针对各种阈值分割算法,本文在最后做了详细的研究,并给出了相应的MATLAB程序源代码。
论文研究-基于两阶段区域生长的肝内血管分割算法.pdf
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在第一阶段,使用三维区域生长法从CT图像序列中提取出肝脏,区域生长法的生长准则由均值和方差双阈值来决定。分别通过形态学运算和中值滤波对分割出的肝脏序列进行降噪处理。在第二阶段,再次利用区域生长法从已经...
MFC基于opencv对图片进行边缘检测,包括Sobel算子,Laplacian算子,迭代阈值分割算法,区域生长算法
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基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法
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, 文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多 尺度分割算法。 首先利用图像梯度信息选取种子点 ; 其 次综合 高分辨率遥感 图像地物的局部光谱信息和全局形状信 息作 为 区域生长的准则进行 区域生长。迭代 这两个过程 , 直到所有 区域 的平均面积大于设 定的尺度面积参数则停止生长。
区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用 (2000年)
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针对物体基视频编码中的图像分割,提出了一种区域生长的分水岭算法,它直接对要分割的图像而不是其形态梯度信号进行分割,克服了传统形态分割方法使用形态梯度信号而导致轮廓信息丢失的缺点。此外,在具体实现算法时,采用了一种基于分级队列结构进行图像扫描的巧妙方法,大大提高了算法的效率。模拟结果表明,该算法能有效地分割运动物体,能较精确地定位运动物体的边缘。
【图像分割】基于pcnn脉冲神经网络结合区域生长算法实现图像分割附matlab代码.zip
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论文研究-基于自动阈值的CT图像快速肺实质分割算法.pdf
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在肺癌的放射治疗应用中,...采用统计跳变回归分析方法对CT图像进行预处理,处理后的肺区中细小的支气管和血管以及纹理被抑制,并且该方法具有良好的保边性,这有利于之后对肺区和肿瘤的分割。实验表明该方法是有效的。
利用matlab编写的区域质心生长的图像分割程序
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% 基于区域生长的图像分割函数 % I为输入的图像,t为阈值 % g为输出的分割结果图像
基于区域生长法的图像分割技术
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图像分割 区域生长 是我们理论分析的好帮手
基于颜色特征与直方图阈值相结合的田间青椒图像分割算法
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通过对青椒RGB模型、颜色因子、直方图阈值的分析,提出了一种颜色特征与直方图阈值相结合进行田间青椒图像分割的方法,该方法无需灰度转换。试验结果表明,该算法能很好地从图像背景中分离田间青椒果实,并较好地保存...
基于区域生长算法的彩色遥感图像分割 (2011年)
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与普通彩色图像相比,遥感图像一般具有模糊、不均匀性等特点。提出了一种针对遥感图像的多区域彩色图像分割方法,该方法首先对彩色遥感图像进行预处理,然后结合K-mean聚类算法和区域生长算法分割目标区域,并利用数学形态学方法对分割结果进行后处理。实验结果表明,本文所提出的方法对彩色遥感图像能获得较好的分割效果。
该课题为基于MATLAB的多种算法图像分割对比。有阈值法和区域法,同时带有一个GUI界面。.zip
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1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 适用工作项目、毕业设计,
基于改进Otsu的煤体CT图像阈值分割算法的研究-论文
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煤体CT图像阈值选取的准确性对于三维重建的模型能否还原真实煤体结构至关重要。Otsu阈值分割法(简称Otsu法)对煤体CT图像中孔裂隙结构的过分割,使得三维重建的煤体模型与实际不符。为克服该缺陷,首先探究了Otsu法对煤体CT图像阈值分割失效的机理,并据此确定合适的权重因子修正Otsu最佳阈值选择公式,提出了一种改进的Otsu阈值分割法(MP-Otsu阈值分割法,简称MP-Otsu法)。最后利用M
基于结构连续先验的CT图像序列自适应分割算法
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在土层计算机断层成像(CT)图像序列中,由于分割目标的灰度值分布不一致,为目标区域的提取带来一定的难度。为解决此类问题,建立了基于结构先验的自适应分割方法。该方法通过设定初始切片的阈值,利用图像序列之间同一结构表征对象的连续性,以目标区域的面积变化作为约束条件进行递归分割,实现CT图像的自适应分割。对分割后的目标区域进行三维重构,以实现三维可视化。结果表明,该方法适用于分割目标灰度值不一致的图像序
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