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基于区域增长算法的分割代码-Region Growing Segmentation(matlab开发)

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简介：
这段内容介绍了一个使用MATLAB实现的基于区域增长算法的图像分割代码。通过设置种子点和相似性准则，该程序能够自动地从输入图像中分离出目标区域，适用于医学影像分析、计算机视觉等领域。 此代码根据所选像素（种子）的值及其所属的阈值区域对区域进行分段，并使用基于四个相邻像素的区域生长算法来实现这一过程。

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  • 基于区域增长算法的分割代码-Region Growing Segmentation(matlab开发)
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    这段内容介绍了一个使用MATLAB实现的基于区域增长算法的图像分割代码。通过设置种子点和相似性准则，该程序能够自动地从输入图像中分离出目标区域，适用于医学影像分析、计算机视觉等领域。 此代码根据所选像素（种子）的值及其所属的阈值区域对区域进行分段，并使用基于四个相邻像素的区域生长算法来实现这一过程。
     
  • Matlab中的区域增长(Region Growing)算法代码
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    本代码实现了一种基于Matlab的区域增长算法，通过设定种子点及相似性准则，逐步扩展图像中的同质区域。适用于图像分割与分析领域。 实现计算机视觉中的Haralick区域增长算法用于图像分割。
     
  • 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码-Image-Segmentation: 图像分割
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的基于区域生长算法的图像分割代码，旨在帮助用户理解和应用这一技术进行图像处理和分析。 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码是Shih和Cheng撰写的论文《用于彩色图像分割的自动播种区域生长》中的方法实现。该方法包含四个主要部分：将RGB图像转换为YCbCr颜色空间、自动选种、基于初始种子进行区域生长以及合并相似区域（这可能包括进一步使用不同阈值来合并具有相近特征的区域）。我所使用的实验图片是从2019年Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选取。一些结果如下所示，每个图下面给出最终采用的相似度和大小阈值：初始情况下每张图片采用了相似度为0.1以及总图片面积的1/150的比例作为合并参数。 当使用特定图像来验证方法有效性时，错误的一个迹象是不正确地将不同的颜色区域进行合并。以下是几个测试案例的结果： - 相似度阈值：0.2；尺寸比例：1/80 - 相似度阈值：0.15；尺寸比例：1/100 - 相似度阈值：0.14；尺寸比例：1/60 - 其它案例中，相似度和大小的参数分别为 0.1、 1 / 80 或者更小。 这些结果是在使用了初始设定（即相似度为0.1及总图片面积的1/150）后获得，并且没有进行进一步合并操作。
     
  • 基于区域增长算法的图像分割方法
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    本研究提出了一种基于区域增长算法的创新性图像分割技术，通过优化种子点选择和生长策略，提高了分割精度与效率。 在PCL库1.7.1版本下使用区域增长算法对点云进行分割。
     
  • 基于MATLAB的图像多区域分割代码-带约束的multi-region分割
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的图像处理工具包，专注于执行图像的多区域（Multi-region）分割任务。其中特别强调了带有特定约束条件的分割算法，能够有效提高复杂场景下的目标识别精度和效率。此代码适用于科研、教学及工业应用等领域，旨在帮助用户深入理解并优化图像分割技术。 这段文字描述了一段用于多区域分割论文的MATLAB/C++代码。该代码支持任意数量的图像区域，并允许使用包含与排除约束进行分段操作。在玩具示例中，可以通过运行example.m文件来查看结果，这需要事先配置好mex-setup环境和相应的C++编译器。 为了计算正则化的正确权重，这段代码依赖于“Spherevoronoi”工具。如果采用基于拉格朗日对偶性的求解方法，则会使用Yuri Boykov与Vladimir Kolmogorov开发的max/flow-min算法，并且可以复用先前已有的流量数据；而当采用屋顶双重性时，代码将调用QPBO软件来解决问题。 此外，如果研究问题仅涉及包含约束并且标准连通性足够满足需求的话，则Martin Rykfors提供了一个更为高效的求解器。有关该求解器的更多详情可以参考IEEE Transactions on Medical Imaging 2013年发表的文章。
     
  • 基于区域生长算法的图像分割MATLAB代码-MT3DEPI: MT3DEPI
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    MT3DEPI是一款基于MATLAB开发的工具，采用区域生长算法进行图像分割。它能够高效准确地识别和分离不同区域，适用于多种图像处理任务。 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码被用于论文《磁化传递加权EPI有助于原生fMRI空间中皮层深度的确定》中的研究工作。这项研究采用了公开可用的软件包，包括AFNI、SPM、ANTs、FreeSurfer和LAYNII。 以下是两个关键脚本的具体描述： （1）用于将原始时间序列分为偶数帧（CTRL，可以视为BOLD信号）和奇数帧（在功能运行中为DANTE准备的图像，在解剖运行中为MT准备的），并创建蒙版以进行运动校正。该脚本读取所有数据运行中的nifti格式图像，并使用bash shell编写。它依赖于AFNI程序，已在版本19.3.13中测试过。执行时间约为几分钟。 （2）用于对功能和解剖运行的数据进行运动校正的MATLAB脚本：该脚本读取所有功能和解剖数据运行，并将mc_job.m中的输入替换为这些nifti文件名，以实现更精确的图像校准处理过程。
     
  • Matlab中的区域质心增长图像分割代码
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    本代码实现基于区域质心的增长算法进行图像分割，在MATLAB环境中运行。通过迭代扩展相似区域以精准分离目标物体。 利用MATLAB编写的区域生长法图像分割程序。
     
  • 基于PCNN的区域生长图像分割算法研究_REGION_PCNN_区域生长_图像分割
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    本研究探讨了基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的区域生长技术在图像分割中的应用，提出了一种改进的REGION-PCNN方法，有效提升图像处理精度与效率。 结合PCNN的特性与区域生长算法，实现图像分割任务。
     
  • 区域增长算法
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    区域增长算法是一种图像处理技术，通过分析像素特征扩展初始种子点，形成具有相似属性的连通区域，广泛应用于目标检测与分割。 区域增长算法的C++和OpenCV完整代码包含一个cpp文件以及测试函数。创建工程后，只需更改图像目录即可运行程序。
     
  • 图像分割的区域生长法代码
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    本项目提供了一种基于区域生长算法实现图像分割的Python代码。通过设定种子点及生长规则，自动识别并分离出具有相似性质的像素区域，适用于医学影像处理、遥感图像分析等场景。 利用区域生长法对图像进行水域分割，能够检测出湖泊、水域等信息，并制作掩码将其标黑。