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基于阈值的图像分割算法的研究

基于阈值的图像分割算法的研究,很好用,可以下载试试
2011-11-17 上传大小:5.62MB
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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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常见图像分割算法实现源代码

常见图像分割算法实现源代码,对于在选择合适的分割算法,可以做分析对比,减少开发时间,包括边界分割,阈值分割,区域分割等

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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matlab的数字图像分割技术研究及实现(论文)

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一种基于自适应阈值图像分割算法

为提高目标检测概率9针对复杂的地面目标红外亚图像9提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈 值图像分割方法- 用分割出的目标和背景区域的灰度统计量9设计了一个判断是否得到正确分割的准则- 理论分析 和实验结果表明9对于复杂背景下低对比度 低信噪比的地面目标9不论目标在图像中所占面积大小9利用该方法 均可得到正确的分割结果- 通过设置阈值运算的灰度取值范围9可大大减少计算量9节省处理时间-

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Matlab基于阈值图像分割直方图算法的代码

基于图像的灰度双峰图像,能够运用直方图算法将图像进行分割,选取合理的阈值,即可改进图像分割效果。

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图像分割阈值算法

基于阈值算法的matlab图像分割源代码

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基于Otsu算法图像分割研究

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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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基于改进型粒子群算法的多重阈值图像分割

本文基于改进型粒子群算法的多重阈值图像分割方法研究

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OSTU多阈值分割otsu(Matlab)

OSTU多阈值图像分割程序,基于Matlab语言

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基于梯度调整的矩不变自动阈值图像分割算法

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自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

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matlab阈值分割(大津法和迭代法)代码

大津法和迭代法动态求图像阈值进行图像分割 的Matlab代码。

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图像分割迭代法求阈值

图像分割 迭代法,求最佳阈值 %迭代法求阈值的原理: %基于逼近的思想,步骤如下: %1. 求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为ZMAX和ZMIN,令初始阈值T0=(ZMAX+ZMIN)/2; %2. 根据阈值TK将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值ZO和ZB %3. 求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)/2; %4. 若TK=TK+1,则所得即为阈值;否则转2,迭代计算。

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利用matlab编写的基于迭代阈值图像分割函数

利用matlab语言编写的,未利用matlab提供的函数 % 基于迭代阈值的图像分割函数 % x为输入的灰度图像,g为输出的分割结果图像 % Th为迭代终止限定值,t为最后迭代获得的阈值

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阈值图像分割算法

多阈值分割,图像处理,最大内间方差算法otsu的,本程序用的是三个阈值的分割,matlab编写的

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利用matlab编写的区域质心生长的图像分割程序

% 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

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医学图像分割 matlab程序

基于医学图像的分割,matlab源程序,基于小波变换的图像分割技术

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基于灰度最优阈值图像分割方法及应用

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