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基于MATLAB的图像分割代码

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简介：
本项目提供了一系列基于MATLAB实现的图像分割算法的源代码，适用于科研与教学用途。通过这些代码，用户可以深入理解并实践多种经典的和现代的图像分割技术。 图割（Graph Cut）实现的交互式图像分割技术能够进行高效的图割交互式分割，并结合了两者的优点。这对于学习图割的人来说非常有帮助。

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  • 基于MATLAB的图像分割代码
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    本项目提供了一系列基于MATLAB实现的图像分割算法的源代码，适用于科研与教学用途。通过这些代码，用户可以深入理解并实践多种经典的和现代的图像分割技术。 图割（Graph Cut）实现的交互式图像分割技术能够进行高效的图割交互式分割，并结合了两者的优点。这对于学习图割的人来说非常有帮助。
     
  • 基于GraphCut的图像分割Matlab代码
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    本代码利用GraphCut算法实现高效精准的图像分割，在Matlab环境中运行。适用于计算机视觉领域中目标识别与提取等任务。 GraphCut是一种用于图像分割的技术，在MATLAB中有相应的代码实现。
     
  • 基于MATLAB的OTSU图像分割代码.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现的OTSU图像分割算法的完整代码。通过调整阈值自动识别图像中前景与背景的最佳分界点，适用于多种图像处理场景。 适用对象：灰度图像（8 bit） 参照论文：《A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms》 使用说明：直接运行脚本段落件testOtsuThresholding.m即可，具体见注释。
     
  • 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MATLAB的Renyi熵图像分割代码.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的基于Renyi熵的图像分割算法的源代码和相关文档，适用于研究与教学。 适用对象：灰度图像（8位） 参考论文：《Threshold selection using Rényis entropy》 使用方法：直接运行脚本段落件testRenyiEntropyThresholding.m即可，具体见注释。
     
  • 基于FCM算法的图像分割MATLAB代码
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    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
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    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。
     
  • 基于Matlab的PFelzenszwalb图像分割代码-PF-segmentation
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    这段简介描述了一个利用Matlab实现的PFelzenszwalb图像分割算法的代码资源。PF-segmentation工具旨在提供一种高效、简便的方法来执行图像预处理任务中的关键步骤——即通过设定像素间相似度和空间 proximity 的阈值，自动将复杂图像划分为多个有意义且连贯的小区域或“超级像素”。这种方法能显著加速后续的特征提取和目标识别过程，并在计算机视觉领域有着广泛应用。 分割图像矩阵代码PF分割Matlab接口的图像分割算法EfficientGraph-BasedImageSegmentation由PedroF.FelzenszwalbandDanielP.Huttenlocher在InternationalJournalofComputerVision,59(2)September2004上发表。该软件包添加了原始C++实现的Matlab包装器，并以GPLv2许可分发。 使用说明： 此软件包包含两个功能。 - `pf.make`：编译代码 - `pf.segment`：运行分割算法 示例用法如下： ```matlab addpath(/路径/to/pf-segmentation); pf.make; % 只需执行一次。 segmentation = pf.segment(rgb_image, 0.5, 200, 20); ``` 查看 `helppf.segment` 获取有关参数的详细说明。
     
  • 基于MATLAB的Tsallis熵图像分割代码.zip
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    本资源提供了一套使用MATLAB实现的基于Tsallis熵理论进行图像分割的完整代码。通过调整Tsallis熵参数，能够有效提升图像细节的提取与区分能力，适用于多种类型的图像处理任务。 适用对象：灰度图像（8位） 参考论文：《Image thresholding using Tsallis entropy》 使用方法：直接运行脚本段落件testTsallisEntropyThresholding.m即可，具体见注释。
     
  • MATLAB图像分割代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的图像分割算法实现代码，涵盖多种常见的图像处理技术与方法。适用于科研、教育及工程实践中的图像分析需求。 Matlab图像分割程序的效果如何需要运行后才能知道。