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课程设计:基于区域生长的图像分割方法——数字图像处理。

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简介:
图像分割的主要目标是把图像划分成若干个相互独立的区域。其中,区域生长作为一种分割技术,其核心在于直接识别和定位这些区域。区域生长本质上是一个动态的过程,它依据预先设定的规则,逐步将像素或较小的区域合并成更大、更连贯的区域。该方法通常从一组预选的“种子”点开始,然后根据相似性(例如灰度值或衍射强度在特定范围内的匹配)将与这些种子点具有相同特征的相邻像素添加到生长区域中。

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  • _.doc
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    本文档为《数字图像处理》课程设计报告,主要内容是介绍并实现了一种基于区域生长算法的图像分割技术。通过该方法能够有效地区分和提取出图像中的目标区域,具有广泛的应用前景。 图像分割的目标是将一幅图划分为不同的区域。基于区域生长的分割技术以直接找寻这些区域为基础,而这一过程被称为区域生长。它是一种根据预先设定的标准逐步扩大像素或子区域范围的方法。具体来说,这种方法通常从一组“种子”点开始,并且会把那些与种子相似(如灰度级在特定范围内)的相邻像素添加到每个种子所在的区域内。
  • PCNN研究_REGION_PCNN__
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    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。
  • MATLAB
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    本项目介绍了一种利用MATLAB实现的基于区域生长算法的图像分割技术。通过设定种子点及相似性准则,自动扩展类似像素集合以达到高效精准地分离目标物体的目的。 本程序的主要功能是利用区域生长法进行图像分割。它通过选取种子点,并将灰度差值小于阈值的像素点合并起来实现这一目的。
  • 技术
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    本研究提出了一种改进的区域生长算法,用于优化图像分割效果。通过设定更精确的停止准则和种子点选择策略,提高算法对复杂背景的适应性和准确性,从而实现更加精准的图像分割。 基于区域生长的图像分割允许用户自定义初始生长点。区域生长是一种通过逐步扩展像素来实现图像分割的方法。该过程从一个特定像素开始,在满足一定条件的前提下逐渐添加邻近像素,直到达到终止标准为止。
  • MATLAB代码-Image-Segmentation:
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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。
  • MATLAB
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    本简介提供了一种使用MATLAB编写的基于区域生长算法的图像分割程序。该程序能够有效地识别并分离图像中的不同区域,适用于多种图像处理任务。 本程序的主要功能是实现基于区域生长法的图像分割。它通过选取种子点,并将灰度差值小于阈值的像素点进行合并和生长来完成任务。
  • 优质
    本研究提出了一种基于区域增长算法的创新性图像分割技术,通过优化种子点选择和生长策略,提高了分割精度与效率。 在PCL库1.7.1版本下使用区域增长算法对点云进行分割。
  • 代码
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    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。
  • ——纹
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    本课程设计旨在通过数字图像处理技术实现对特定区域纹理特征的有效分割与分析,强调算法的实际应用和编程实践。 本段落包括四个部分:图像预处理、图像的锐化、纹理分割以及对图形的进一步处理,并附有实验结果分析及相关的MATLAB代码。
  • 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。