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matlab实现最大熵法图像分割程序源代码

matlab实现最大熵法图像分割程序源代码,很好用,可以下载试试
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一维最大熵图像分割MATLAB实现

基于一维最大熵法图像分割MATLAB实现

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用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割

用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割,之后再用灰度值进行图像增强。

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用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割.2018_03_16

用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割,之后再用灰度值进行图像增强。

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基于粒子群优算法的最大熵多阈值图像分割

该论文是较完整的讲述了基于粒子群优算法的最大熵多阈值图像分割技术

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基于最大熵的粒子群算法的多阈值图像分割

对数熵 指数熵 TSALLIS熵的粒子群算法图像分割,还给了费优化算法的程序 可以比较算法改进性

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二维最大熵原理的图像阈值分割算法

二维最大熵原理的图像阈值分割算法,一种利用二维最佳直方图熵法(KSW熵法)及改进遗传算法实现灰度图像阈值分割

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matlab基于遗传算法的最大熵值法的双阈值图像分割

matlab基于遗传算法的最大熵值法的双阈值图像分割图像处理

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matlab自写最大熵程序

matlab自写最大熵程序,目前有一个问题,就是初值的确定。希望和大家交流,能完善。

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遗传算法双阈值图像分割

遗传算法的基本思想是基于达尔文进化论和孟德尔的遗传学说的。 达尔文进化论最重要的是适者生存原理。它认为每一物种在发展中越来越适应环境。物种每个个体的基本特征由后代所继承,但后代又会产生一些异于父代的新变化。在环境变化时,只有那些能适应环境的个体特征方能保留下来。 孟德尔遗传学说最重要的是基因遗传原理。它认为遗传以密码方式存在细胞中,并以基因形式包含在染色体内。每个基因有特殊的位置并控制某种特殊性质;所以,每个基因产生的个体对环境具有某种适应性。基因突变和基因杂交可产生更适应于环境的后代。经过存优去劣的自然淘汰,适应性高的基因结构得以保存下来。

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最大熵图像分割程序

详细讲解图像处理中要用的程序,内容全面详细方便学习交流

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区域生长法的图像分割matlab程序

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。

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基于一维和二维最大熵分割

图像分割中基于一维和二维最大熵分割方法,自己编的matlab程序,不是调用工具箱的。

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基于信息熵方法的多阈值图像分割算法

图像分割,简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域,在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质,如灰度,颜色,纹理等,而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。 基于信息熵的一类方法被广泛应用到图像分割领域,比如最大熵,最大交叉熵,最小交叉熵等。本文研究了基于Tsallis熵的多阈值图像分割算法,通过利用图像的灰度直方图信息,近似拟合灰度的概率分布函数,然后设定目标函数,目标函数最大化对应的阈值就是最佳阈值,相比传统算法,Tsallis熵的阈值分割方法,能够克服一定的噪声干扰,同时避免了单阈值的问题,能够分割多个感兴趣区域。 本文最后在matlab环境中进行真实图像的分割实验,结果表明,这种方法能够较好的克服图像细节分割不准的问题,同时能够针对多个灰度级别进行分割,大大提高分割的准确率。

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基于熵的多阈值粒子群优化图像分割

基于熵的方法是比较简单且效率高的一种图像分割方法,针对多类的图像,我们应用多阈值的方法进行分割,结合粒子群优化,提高分割速率,达到较好的分割结果。

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前景与背景最大熵算法图像分割

前景与背景分割 最大熵算法 图像假设:前景背景亮度不同 直方图如同时包含前景和背景,则其熵将变小 如只包含前景或背景,熵将变大 把直方图分解成两部分,分别计算熵,两部分熵的和最大时为最佳分割阈值

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最大熵阈值分割

将信息论中的 shannon 熵概念用于图像分割, 其依据是使得图像中目标与背景分布的信息量最大,即通过测量图像灰度直方图的熵,找出最佳阈值。这里参考网友的资料,根据代码在运行过程的错误调试,实现最大熵阈值分割,开发环境VS2012+OpenCV2.4.10,这个是OpenCV2版本。请需要的朋友根据自己需求配置OpenCV。

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图像分割-分水岭算法MATLAB代码

分水岭算法是现在医学图像分割的经典算法,具有非常高的参考价值

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双峰法实现图像分割

用双峰法实现图像的分割,软件为matlab。效果很好!希望对大家有用

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用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割-CSDN下载

用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割,之后再用灰度值进行图像增强。

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OSTU多阈值分割MATLAB程序

Ostu方法又名最大类间差方法,通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取,其算法步骤为: 1) 先计算图像的直方图,即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin,统计落在每个bin的像素点数量 2) 归一化直方图,也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点 3) i表示分类的阈值,也即一个灰度级,从0开始迭代 4) 通过归一化的直方图,统计0~i 灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素) 所占整幅图像的比例w0,并统计前景像素的平均灰度u0;统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素) 所占整幅图像的比例w1,并统计背景像素的平均灰度u1; 5) 计算前景像素和背景像素的方差 g = w0*w1*(u0-u1) (u0-u1) 6) i++;转到4),直到i为256时结束迭代 7)将最大g相应的i值作为图像的全局阈值

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