Advertisement

MATLAB中的基于颜色的图像分割算法代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本段代码实现了一种在MATLAB环境下运行的基于颜色特征的图像分割方法，适用于对象提取和场景分析。 通过选取彩色图像中的颜色信息作为分类标识，在LAB颜色空间内计算各像素点的颜色与标识之间的距离，以此实现图像的分割及区域检测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中的基于颜色的图像分割算法代码
    优质
    本段代码实现了一种在MATLAB环境下运行的基于颜色特征的图像分割方法，适用于对象提取和场景分析。 通过选取彩色图像中的颜色信息作为分类标识，在LAB颜色空间内计算各像素点的颜色与标识之间的距离，以此实现图像的分割及区域检测。
     
  • 基于颜色的分割：利用MATLAB计算图像中特定颜色区域的面积
    优质
    本项目采用MATLAB编程技术，专注于通过颜色阈值法识别并测量图像内特定颜色区域的面积，为色彩分析提供精确的数据支持。 该脚本用于计算选定颜色（色带）在图像中所占的百分比。输入所需的颜色RGB数值或波段信息。色带能够更好地捕捉到颜色的变化波动。 输出包括：给定颜色占据整个图像的比例；原始彩色图像及其红、蓝、绿三个通道的掩膜图；各色彩部分直方图及斑点大小分布情况；移除小斑点后的掩膜，填充孔洞后的最终掩膜。此外，系统还提供原图与处理后图片对比，并生成汇总表格：其中包含斑点的数量、面积（以像素为单位）、颜色信息等。 结果将被保存在一个*.xls文件中，包括斑点的面积大小、其对应的颜色以及用户输入选择色带的信息；最小尺寸设定值和所选颜色覆盖图像的比例。此外： 1. 用户可自行决定是否去除小斑点区域； 2. 系统会询问用户是否有意填充发现的孔洞。 3. 使用“imtool”工具来探索并分析RGB色彩在岩石显微镜图片中的表现。 参考资料：www.earth.ox.ac.uk/~oesis/micro/
     
  • 基于FCM算法的图像分割MATLAB代码
    优质
    本段MATLAB代码运用了FCM（模糊C均值）算法实现对图像进行精确分割。该方法尤其适用于边界不清晰或重叠区域较多的图像处理场景，提供了更为细腻和准确的分割效果。 FCM算法图像分割的MATLAB代码。
     
  • 基于MATLAB的彩色图像OTSU分割代码
    优质
    本项目提供了一种使用MATLAB实现彩色图像OTSU阈值分割的方法和源代码。通过该算法能够有效地对彩色图像进行分割处理，提高图像分析与识别的准确性。 对彩色图像的分割使用的函数都有简单说明，包括滤波、分割、膨胀腐蚀等功能。效果一般，可以根据自己的需求进行加工改进，比较适合初学者使用。运行main.m文件即可操作，过程较为简便。
     
  • EM算法的MATLAB代码在图像分割中的应用: MATLAB; 图像分割
    优质
    本文介绍了一种基于EM算法的MATLAB实现方法及其在图像分割领域的具体应用，通过该算法可以有效提升图像处理的精确度和效率。 使用EM算法实现图像分割是我在学习统计信号处理过程中完成的一个课程项目。该研究基于《统计学习方法》中的EM算法理论以及高斯混合模型（GMM）的相关知识，并通过MATLAB编写代码进行实践。 我上传了一些样图，展示了红血丝与背景的分离效果。然而，右下角区域的分割结果还不够理想，未来可以考虑结合其他图像处理技术或神经网络方法来优化这一问题。
     
  • 基于MATLAB的FCM算法在彩色图像分割中的应用
    优质
    本研究运用MATLAB平台实现FCM（模糊C均值）算法对彩色图像进行分割处理，探讨其在图像识别与分析领域的应用价值。 模糊C均值聚类算法通过引入隶属度矩阵，并根据点到各聚类中心的欧式距离来评估该点属于各个类别可能性的大小。
     
  • 基于MATLAB的图像分割算法
    优质
    本研究采用MATLAB平台开发图像分割算法，旨在优化医学影像处理中的目标识别与提取技术，提高疾病诊断效率。 基于MATLAB实现图像分割算法 资源内容包括MATLAB代码及简要实验分析（pdf文档）。 一、 实验任务及目的 1. 综合使用锐化、频域处理方法，并与检测分割等方法进行结合； 2. 分析实验中代码，并完成实验报告。 二、 数据来源及编程环境 1. 数据来源：MATLAB自带文件cell.tif 2. 编程环境：MATLAB 2016a 三、 实验内容 使用图像分割技术来进行细胞检测，包括以下步骤： - 图像读取和显示； - 图像二值化处理； - 空域滤波操作； - 形态学滤波。 新建脚本段落件，并输入相应的程序代码。运行该程序并观察结果。随后对整个程序中各步骤的功能以及每一步的结果进行详细的分析。
     
  • 基于MATLAB的图像分割分水岭算法源代码
    优质
    本作品提供了一套基于MATLAB实现的图像分割分水岭算法源代码，便于用户进行图像处理和分析研究。 数字图像处理中的图像分割分水岭算法源代码可以用MATLAB编写。这段文字仅描述了主题，并无包含任何链接、联系方式或其他额外信息。因此，在进行重写后仍保持其核心内容不变，即关于如何使用MATLAB实现基于分水岭的图像分割方法的相关讨论或请求。
     
  • 基于遗传算法的图像分割Matlab源代码
    优质
    本作品提供了一套基于遗传算法进行图像自动分割的MATLAB实现代码。通过优化染色体表示方式和适应度函数设计，提高了复杂背景下目标区域提取的准确性和鲁棒性。 有多篇关于遗传算法的论文及相关MATLAB源代码可用。
     
  • 基于Otsu算法的二维图像分割Matlab代码
    优质
    本简介提供了一段利用Otsu算法进行二维图像分割的MATLAB代码。该代码适用于需要优化阈值以实现最佳图像分割的研究和应用场合，有效提升图像处理与分析效率。 最大类间方差法（Otsu法）是由N.Otsu在1979年提出的一种动态阈值方法。该方法的基本原理是利用图像的灰度直方图，通过最大化目标与背景之间的方差来确定图像的最佳分割阈值。这里使用了Matlab对该算法进行了仿真实现。