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“deer.m”文件包含Matlab中边缘检测以及区域生长图像分割算法的代码。

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简介：
该Matlab边缘检测和区域生长图像分割算法代码（deer.m）是我的毕业设计作品，经过顺利验收。我衷心希望这段代码能够为各位朋友提供有益的参考和帮助。

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  • Matlab中的边缘检测与区域生长图像分割算法代码-deer.m
    优质
    deer.m是基于MATLAB环境设计的一款实现边缘检测及区域生长图像分割功能的程序代码。该文件通过先进的图像处理技术帮助用户有效识别并分离图像中的特定对象或区域，适用于科研、教育和工程等多个领域。 我的毕业设计是关于Matlab边缘检测和区域生长图像分割算法的代码实现（文件名为deer.m），现已顺利通过。希望这段代码能对大家有所帮助。
     
  • 【图像分割】采用迭代阈值、边缘检测及区域法的图像分割方法（附带Matlab源码）.zip
    优质
    本资源提供一种结合迭代阈值、边缘检测和区域技术的图像分割算法，并附有实用的Matlab实现代码，适用于图像处理与分析研究。 本段落介绍了多种领域的Matlab仿真代码，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的内容。
     
  • 图像分割的区域生长法代码
    优质
    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。
     
  • 【图像分割】MATLAB源码：结合阙值、边缘检测和区域法的图像分割（附带GUI）
    优质
    本作品提供了一个集阈值分割、边缘检测与区域生长方法于一体的综合性图像分割工具箱，并配备图形用户界面(GUI)，便于使用者直观操作及调整参数，适用于各种复杂图像处理需求。 【图像分割】基于阙值+边缘检测+区域法的图像分割MATLAB源码及GUI界面设计.md
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码-Image-Segmentation: 图像分割
    优质
    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。
     
  • 【图像分割】利用区域生长算法的肝脏影像分割MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于区域生长算法进行肝脏图像自动分割的MATLAB实现代码。该工具旨在帮助医学研究人员及工程师高效、准确地处理和分析肝脏CT或MRI影像数据，支持用户自定义参数以适应不同质量的图像输入。 本段落涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个领域的Matlab仿真代码。
     
  • 区域生长算法在图像分割中的应用
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    本研究探讨了区域生长算法在图像处理领域的应用，特别关注其在图像分割任务中的效能。通过设定合适的生长准则与停止条件，该方法能够精准地识别并分离出目标区域，从而有效提升图像分析的准确性和效率。 基于区域相似性的图像分割可以通过MATLAB中的区域生长算法实现。这种方法通过分析像素之间的相似性来逐步扩大初始种子点的边界，从而达到对整个图像进行有效分割的目的。在应用过程中，关键在于设定合适的生长准则以及选择恰当的起始点或种子集，以确保最终得到连贯且具有代表性的图像分段结果。
     
  • 图像分割和边缘检测的源代码
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    本项目提供了一套完整的图像分割与边缘检测算法源代码，适用于计算机视觉领域研究及应用开发。包含多种经典方法实现，助力图像处理技术学习与实践。 基于VC的数字图像处理程序涉及图像分割与边缘检测算法。