Advertisement

ImageBoundaryExtraction.rar_MATLAB二值化处理_周长计算_四邻域分析_图像二分类_目标提取算法

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

简介：
本资源提供了一种基于MATLAB的图像边界提取方法，包括二值化处理、周长计算和四邻域分析等技术，适用于进行图像二分类及目标精确提取。 该文件夹中有六个M文件，具体内容如下：boundary_extraction.m : 用于目标区域边界抽取的主函数，其中调用了ostu、four_neighbor、eight_neighbor 和 globe_graphotsu.m : 类判别分类法（Otsu全局二值化算法）four_neighbor.m : 四邻域法边界抽取eight_neighbor.m : 八邻域法边界抽取globe_graph.m : 全局检测法边界抽取area_peri.m : 用于计算目标区域周长的主函数，调用了ostu4A.bmpface.bmpgun.bmp : 原始灰度图片PeriAnalysis.txt : 记录了实验过程中目标区域总数和各自周长的文件实验结果文件夹 : 存储了实验过程中生成的所有图像及程序流程图

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ImageBoundaryExtraction.rar_MATLAB二值化处理_周长计算_四邻域分析_图像二分类_目标提取算法
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB的图像边界提取方法，包括二值化处理、周长计算和四邻域分析等技术，适用于进行图像二分类及目标精确提取。 该文件夹中有六个M文件，具体内容如下：boundary_extraction.m : 用于目标区域边界抽取的主函数，其中调用了ostu、four_neighbor、eight_neighbor 和 globe_graphotsu.m : 类判别分类法（Otsu全局二值化算法）four_neighbor.m : 四邻域法边界抽取eight_neighbor.m : 八邻域法边界抽取globe_graph.m : 全局检测法边界抽取area_peri.m : 用于计算目标区域周长的主函数，调用了ostu4A.bmpface.bmpgun.bmp : 原始灰度图片PeriAnalysis.txt : 记录了实验过程中目标区域总数和各自周长的文件实验结果文件夹 : 存储了实验过程中生成的所有图像及程序流程图
     
  • matlab.zip_二值图像面积计算_目标区域统计_面积算法分析
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的工具包，用于分析和处理二值图像中的目标区域。它包含了详细的面积计算方法与目标区域统计数据，并深入探讨了不同的面积算法，适用于科研及工程应用。 基于Matlab平台实现目标信息提取的过程如下：首先求取未受噪声影响的原图像周长需要先进行二值化处理，然后选择一种边缘检测算法（如Prewitt、Canny或Sobel等），再利用sum(sum())函数计算并显示周长。对于含有特定目标且受到噪声污染的图像，需先去噪，接着进行二值化和微小分割以提取边缘或者实现区域分割，进而统计出目标的周长或面积。
     
  • 二值图像中基于邻域点的目标边界跟踪算法
    优质
    本文提出了一种新颖的基于邻域点分析的算法，专门用于在二值图像中高效准确地追踪目标物体边界。该方法通过精细计算每个像素与其周围邻居之间的关系，显著提升了边缘检测的速度和精确度，适用于各种复杂形状的目标识别场景。 我实现了一个基于MATLAB的论文作者提出的二值图像目标邻域点法边界跟踪算法，并发现它比8邻域算法更快。
     
  • 二值图像中基于邻域点的目标边界跟踪算法
    优质
    本研究提出了一种新颖的二值图像处理技术，通过分析目标物体周围像素点的信息来实现精确的边界追踪。该方法在邻近区域内的高效运算，使得复杂形状和细微边缘的识别更为准确，适用于自动化视觉系统及医学影像分析等领域。 二值图像目标邻域点法边界跟踪算法是一种用于处理二值图像的边界检测与跟踪的技术，在计算机视觉和图像处理领域具有重要的应用价值，尤其是在图像分割、目标识别以及图像分析等方面。相比传统的8邻域算法，该方法在效率上有所提升，这主要得益于其独特的邻域点策略。在二值图像中，像素通常被划分为两类：前景（通常是目标）与背景。边界跟踪的目标是准确找出前景对象的边缘以更好地理解图像内容。 传统8邻域算法会检查每个像素周围的八个相邻像素来确定边界位置，然而这种方法可能导致计算量过大，尤其是在处理大量像素时尤为明显。论文提出的二值图像目标邻域点法边界跟踪算法则采用了一种更加高效的方法。其可能包含以下关键步骤： 1. **初始化**：从用户指定的种子点或通过其他方法自动选择的初始边界点开始。 2. **邻域策略**：不同于8邻域，此算法可能会使用特定定义的邻域，如4邻域或其他自定义方式，以减少无效搜索。这可能意味着只考虑那些对边界检测至关重要的像素来提高效率。 3. **边界点检测**：通过分析当前点的邻域确定哪些属于边界。这一步骤可能涉及灰度差分、梯度计算等特征识别技术。 4. **边界跟踪**：一旦找到边界点，算法将沿着该路径移动，并根据特定规则更新边界位置。这一过程可以是递归或迭代形式，直到所有边界都被追踪完毕。 5. **优化**：在最终输出之前可能还会进行一些优化步骤以提高结果质量，比如去除噪声、连接断开的边缘等。 MATLAB实现中通常会利用其强大的矩阵运算能力和内置图像处理函数。通过编写高效的循环结构和应用向量化特性可以进一步提升算法速度。提供的文件包含了该算法的具体代码及示例输入输出图像，有助于深入研究并理解其实现细节与效果表现。 总的来说，二值图像目标邻域点法边界跟踪算法是对传统方法的一种改进，在减少计算复杂性和提高处理效率的同时保持了较高的准确性。对于需要快速处理大量二值图像的应用场景来说，这种技术具有很高的实用价值。
     
  • 二值化图像算法
    优质
    二值化图像算法是一种将灰度或彩色图像转换为只有黑色和白色的二值图像的技术，广泛应用于文档扫描、文字识别及图像处理领域。 该程序使用viLib的二值化算法，可以对图像进行二值化、去噪、尺度伸缩以及特征提取等操作。编写完成后，在测试图像上计算结果以验证程序的正确性。
     
  • 图像分析：二值图像的连通域标记.docx
    优质
    本文档探讨了二值图像处理中的关键步骤——连通域标记技术。通过详细解析算法原理与实现方法，旨在为计算机视觉领域的研究人员提供有益参考。 在图像分析领域中，二值图像是指像素仅具有两种状态的特殊类型图像——通常是黑色（0）与白色（255）。这种类型的图像在计算机视觉、医学影像分析、前景检测、字符识别及形状识别等众多应用中发挥着重要作用。它的主要优点在于模式简洁且能清晰地表达空间关系，通常会结合数学形态学操作用于目标提取。 二值图像分析的核心任务之一是连通域标记，其目的是区分并标识出图中的每一个独立连接区域。这些区域由像素之间的邻接决定，并有两种常见的相邻方式：4-邻接（上下左右）和8-邻接（包括对角线）。基于不同的相邻规则，像素间的关联性决定了图像中不同对象的分离。 连通域标记算法的任务是将同一连通区域内所有像素赋予相同的标识符，以便后续分析这些区域的各种属性。目前存在多种此类算法，有的仅需遍历一次图像即可完成任务，而其他则可能需要多次遍历。一种常用的方法是由MATLAB中的`bwlabel`函数实现的算法——它通过记录连续“团”及其等价对的方式，在单次扫描中处理整个图像。 另一种方法采用的是开源库cvBlob内的技术手段，该方法依赖于识别连通区域内外轮廓来完成标记任务。尽管这种方法在效率上不如MATLAB的`bwlabel`函数高效，但在连通域数量较少时两者效果相近；随着需要分析的连接区增多，前者的优势会更加明显。 具体实现步骤通常包括：逐行扫描图像并记录连续白色像素的位置和所属行列号以形成“团”；对于后续行中的新发现区域，则需检查其是否与前一行中已标记区域有重叠。若无重叠则分配新的标识符，若有则根据具体情况更新标识，并记录等价对信息。 通过理解这些基本概念及算法流程，我们能够更有效地处理二值图像分析任务，在计算机视觉和图像处理领域实现更为精确的目标检测与识别功能。无论是医疗诊断、自动驾驶技术还是智能安全系统等领域内，连通域标记都是至关重要的基础工具之一。
     
  • 基于MATLAB的灰度图像二值化代码（迭代算法）_二值化_图像处理
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB实现的图像二值化方法，采用迭代算法对灰度图像进行处理。通过不断优化阈值，使得二值化效果更佳，适用于多种复杂场景下的图像处理需求。 用于灰度图像二值化的MATLAB代码采用迭代法算法实现。
     
  • 二值图像连通域标记算法代码
    优质
    简介：本代码实现了一种高效的二值图像连通域标记算法，能够准确识别并标注图像中的各个独立对象区域，适用于图像处理和模式识别领域。 这是一段非常实用的VC代码，用于二值图像连通区域的标记，请大家参考。
     
  • 二值图像中对象总周长的计算-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB环境中精确计算二值图像中所有独立对象总周长的方法。通过高效算法识别并量化边界像素，适用于物体检测与分析领域。 该函数扩展了 regionprops 中的 Perimeter 函数，以便在计算周长时考虑内部边界。
     
  • 使用OpenCVJ计算二值区域的面积与周长
    优质
    本文章介绍了如何利用Java版OpenCV库（OpenCVJ）进行图像处理，具体讲解了通过轮廓检测技术来计算二值化图像中各个独立区域的面积和周长的方法。 本程序基于OpenCV开发，用于计算二值图像连通区域内的面积及周长。