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Matlab针对指纹图像的分割实验报告。

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简介:
通过实现基本的图像阈值分割、二值化处理以及均值滤波等功能,旨在为需要相关技术的用户提供一份便捷的参考资料。

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客服
客服
  • 基于Matlab
    优质
    本实验报告详细探讨了使用MATLAB进行指纹图像处理的方法与技术,重点分析了指纹图像的预处理、特征提取及分割算法,并通过具体案例展示了实践效果。 实现简单的图像阈值分割、二值化及均值滤波等功能,供需要者参考。
  • 数字处理
    优质
    本实验报告探讨了基于数字图像处理技术的图像分割方法与应用。通过理论分析和实践操作,深入研究了多种经典的图像分割算法,并对其性能进行了评估。 关于数字图像处理中的图像分割方面的报告,涵盖全局阈值分割、Otsu最优阈值分割以及基于边缘改进的阈值分割三类方法,并包含用于基于边缘改进分割中线检测的相关MATLAB代码。
  • MATLAB[多种方法,GUI,LUN]__
    优质
    本资源提供了使用MATLAB进行图像分割的多种方法及图形用户界面(GUI)设计教程,涵盖LUT(查找表)技术等,适用于科研和工程应用。 可以实现MATLAB图像的分割功能,这是一个比较不错的算法。
  • 优质
    图像的纹理分割是指通过分析和识别图像中的纹理特征来分离不同区域的过程,广泛应用于计算机视觉与模式识别中。 这篇论文详细分析了一种结合多种方法的纹理图像分割技术。
  • 类处理方法
    优质
    本研究提出了一种创新的纹理图像分类算法,通过改进特征提取和模式识别技术,显著提升了复杂场景下纹理图像的分类精度与效率。 对纹理图像进行分类,判断其属于哪一类的纹理图像。
  • MATLAB代码
    优质
    本段落提供关于MATLAB环境下进行图像分割实验的相关代码和详细注释。旨在帮助学习者掌握基本的图像处理技术,并应用于实际问题解决中。 边缘检测: 1. 使用Roberts、Prewitt、Sobel梯度算子对图像文件lena_gray.jpg进行边缘检测。调整edge函数中的T值(阈值)和dir参数,观察不同设置下的结果变化。 2. 选取某一个具体的梯度算子,确定其默认的T值,并分别将该值设为大于或小于默认值的情况下重新执行边缘检测实验并记录结果,进行对比分析。 3. 分别利用上述三个梯度算子及LOG算子对图像文件进行边缘检测。比较不同算法下所获得的边缘宽度和效果。 阈值分割: 1. 读取并显示原始图像fenge.jpg、laser.jpg以及rice.bmp; 2. 编写程序实现自定义阈值分割,并展示处理后的图像,同时返回选定的最佳阈值。 3. 利用系统提供的OTSU方法进行自动阈值选择和图像分割,同样输出结果图及最佳阈值。 4. 根据原图的灰度直方图手动设定多个合理的阈值实现全区域内的二值化处理,并展示最终效果; 5. 将所有步骤的结果在同一窗口内显示并讨论不同方法之间的差异。
  • 水体卫星数据集
    优质
    该数据集专为提升图像分割技术中水体识别精度而设计,包含大量高质量卫星影像及其精细标注,适用于深度学习模型训练与验证。 用于图像分割的水体卫星图像数据集由哨兵2号卫星拍摄而成。每个图像附带一个黑白掩膜,其中白色表示水面区域,黑色则代表除水域以外的部分。该掩膜是通过计算归一化水差指数(NWDI)生成的,虽然通常此方法用于检测和量化植被覆盖度,但在这里使用了更大的阈值来识别水体的存在。(数据集包含5682张图片)。
  • 深度方法集:深度技术
    优质
    本资料深入探讨了面向深度图的先进分割算法与模型,涵盖多种优化策略和技术应用,助力计算机视觉领域研究。 深度分段 该软件包提供深度图像的几何分割以及语义实例分割的接口,并将RGB图像的语义实例分割结果与几何实例分割相结合。对于后一种情况,我们还为每个几何片段分配了一个语义标签。 如果您对全局分割图感兴趣,请参阅相关文档。 安装 在终端中,定义已安装的ROS版本和要使用的catkin工作区名称: ```bash export ROS_VERSION=kinetic # (Ubuntu 16.04: kinetic, Ubuntu 18.04: melodic) export CATKIN_WS=$HOME/catkin_ws ``` 如果您还没有工作区,请创建一个新的工作区: ```bash mkdir -p $CATKIN_WS/src && cd $CATKIN_WS catkin init catkin config --extend /opt/ros/$ROS_VERSION --merge-devel ```
  • 眼底影血管.docx
    优质
    本报告详细探讨了眼底影像中血管自动分割的方法与技术,通过多种算法对比分析,旨在提高眼科疾病的早期诊断准确率。 使用U-Net和LadderNet网络框架实现眼底图像血管分割,包括训练、测试和评估等环节。