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基于FCN的侧扫声呐图像分割MATLAB代码

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简介：
本项目提供了一套基于全卷积网络（FCN）的侧扫声呐图像分割算法的MATLAB实现代码，适用于水下目标识别与分类研究。 侧扫声呐FCN图像分割研究包括与C-mean方法的对比分析，并介绍了改进后的G-FCN及BEMD-FCN代码。此外还提供了20张原始声呐图象用于参考。

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  • 基于FCN的侧扫声呐图像分割MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于全卷积网络（FCN）的侧扫声呐图像分割算法的MATLAB实现代码，适用于水下目标识别与分类研究。 侧扫声呐FCN图像分割研究包括与C-mean方法的对比分析，并介绍了改进后的G-FCN及BEMD-FCN代码。此外还提供了20张原始声呐图象用于参考。
     
  • FCN图像语义分割的代码
    优质
    这段简介可以描述为：“FCN图像语义分割代码”是一套基于全卷积网络（FCN）进行图像像素级分类的技术实现。它能够将输入图片中的每个像素点标注为目标类别，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析等领域。 图像语义分割可以采用FCN方法，并使用TensorFlow库来实现。解压后即可直接使用。
     
  • 侧扫声呐操作指南手册
    优质
    《侧扫声呐操作指南手册》是一本详尽介绍侧扫声呐设备使用方法与技巧的专业书籍，旨在帮助用户掌握正确的操作流程和技术要点。 海底测绘利用声学遥感技术已成为研究人员获取海底结构与行为知识的强大工具。特别是侧扫声呐因其卓越性能而备受推崇，但其数据的解读却因声学远程传感物理特性和复杂地质过程的影响变得颇具挑战性。本书不仅涵盖了所有基础理论，还详细解释了如何解析侧扫声呐图像和地形图，并深入探讨了技术和海洋结构知识领域的最新进展。这本书为理解和决策提供了深刻的见解。 相较于1997年版的《海底声呐影像手册》，此版本经过大幅扩展与更新，对于海洋学家、资源开发者、电信工程师以及各类海洋研究人员来说都是不可或缺的重要参考书。
     
  • MATLAB下的水下声呐图像处理代码
    优质
    本项目提供一套基于MATLAB开发的水下声呐图像处理工具包，包含多种算法和函数，旨在优化水下环境中的图像质量与分析能力。 在MATLAB中进行图像着色处理时，可以根据不同亮度的图像显示不同的颜色。这种方法可以应用于水下声纳图像的预处理。
     
  • 基于MATLAB的图像分割代码
    优质
    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
    优质
    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的超声图像分割算法源码.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB编写的超声图像分割算法的完整源代码包。该算法旨在提高医学影像处理中的精确度和效率。 在超声图像中提取感兴趣区域的轮廓时，首先应用各向异性扩散算法对图像进行预处理。然后采用基于梯度矢量流的活动轮廓模型来进一步细化和精确化轮廓。最终步骤是成功地从超声图像中提取病变区域的具体边界信息。
     
  • 基于MATLAB的OTSU图像分割代码.zip
    优质
    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。