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图像处理在MATLAB中进行——图像分割（包含MATLAB源文件和训练数据）。

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简介：
数字图像处理在MATLAB中的应用——图像分割，具体包括：（1）对图像分割的根基理论和常用方法进行阐述。（2）学习并掌握运用区域增长算法以及大津法，从而完成图像分割任务。（3）对比分析不同图像分割方法的分割结果，并对各种方法间的差异进行总结和归纳。为了验证这些方法的有效性，我们选取了“cameraman.jpg”作为测试图像，利用区域增长算法对其进行分割，并对criterion值进行了调整。此外，我们针对“rice.jpg”图像采用了大津法进行分割操作，同时自动统计了其中大米的数量。该过程由主函数、函数1. Region_grow1.m、函数2. get4ngb.m以及函数3. get8ngb.m共同完成。

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  • 基于MATLAB的数字图像处理——图像分割（含源代码和训练数据）
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    本书籍/资源深入介绍了如何利用MATLAB进行数字图像处理中的关键技术之一——图像分割。通过丰富的示例、源代码及训练数据，读者可以系统地学习并实践各种先进的图像分割方法和技术。适合希望提升图像处理能力的科研人员和学生使用。 在数字图像处理领域使用MATLAB进行研究时，重点在于掌握图像分割的基本概念与方法，并能够熟练运用区域增长法和大津法来实现这一目标。 具体来说： 1. **理解基本概念**：深入学习并理解图像分割的概念及其重要性。 2. **应用技术**： - 使用区域增长法（Region Growing）对“cameraman.jpg”进行图像分割。此过程中，需要调整参数`criterion`来优化结果，并编写主函数以及辅助的两个子函数：`Region_grow1.m`, `get4ngb.m`, 和 `get8ngb.m`. - 应用大津法（Otsus method）对“rice.jpg”进行分割并自动统计大米数量。这涉及到创建一个名为“分割&计数”的脚本段落件，该文件将执行图像处理任务，并输出结果。 3. **分析比较**：对比不同方法生成的图像分割效果的特点，总结归纳各种技术之间的差异和优缺点。 通过这种方式可以有效地掌握数字图像处理中的关键技术及其应用实践。
     
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