图像分割是将一幅数字图像分割成不同区域，在同一区域内具有在一定的准测下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别，主要包括边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术边缘分割技术利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。图像中的线段将图像点x(x,y)某个领域中的每个像素值都与模板中对应的系数相乘，然后将结果进行累加，从而得到该点的新像素值。如果邻域的大小为m
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2024-03-01 15:59:17
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实验目的充分利用所学各种图像处理技术，实现对图像的综合处理，加深对基础知识的理解和应用。实验内容（1）将已知图像进行消噪处理； （2）对彩色图像进行目标和背景分析； （3）自编多种分割算法（其中必须包含：最大类间分割、基于迭代的阈值分割、基于Hough变换、基于kmeans分割）将图像进行分割； （4）提取目标。代码区：clc;
clear;
close all;
%(1）将已知图像进行消噪处理
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2024-03-20 15:33:27
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阈值分割全局阈值处理
% 迭代实现方式
T = 0.5*(double(min(f(:)))+double(max(f(:))));
done = false;
while ~done
g = f>=T;
Tnext = 0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done = abs(T - Tnext) < 0.5;
T =
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2024-04-17 09:54:44
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一、简介1 基本概念（1）什么是图像分割？图像分割是指把图像分成各个具有相应特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。（2）分类按幅度不同来分割各个区域：幅度分割按边缘来划分各个区域：边缘检测按形状不同来分割各个区域：区域分割灰度图像的分割通常基于图像亮度的两个基本特性：不连续性和相似性。区域内部的像素一般具有灰度相似性，
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2021-07-09 15:48:08
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文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。目的掌握线检测边缘检测使用梯度的分水岭分割控制标记符的分水岭分割内容线检测%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function B=pixeldup(A, m, n)i
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精选
2023-03-09 12:06:49
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1 简介编辑2 部分代码%clear all; clc; clf; warning off; close all hidden;totalt = 0; % Total time spent on segmentation.% PRE-PROCESS the image to produce a feature set.% 1. Texture processing using D
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2022-05-30 22:00:34
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一、简介1 概念超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。超像素是吧一幅像素级（pixel-level）的图，划分成区域级（district-level）的图，是对基本信息元素进行的抽象。（a）是原始图像，（b）是基于人类视角的分割图（groundtruth），（c）是超像素分割的图像，（d）是基于（c）进行分割的图像。超像素最大的功能之一是作为图像处理其他算法的预处理，在不牺牲太
原创
2021-11-08 13:41:13
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一、简介1 概念超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。超像素是吧一幅像素级（pixel-level）的图，划分成区域级（district-level）的图，是对基本信息元素进行的抽象。（a）是原始图像，（b）是基于人类视角的分割图（groundtruth），（c）是超像素分割的图像，（d）是基于（c）进行分割的图像。超像素最大的功能之一是作为图像处理其他算法的预处理，在不牺牲太
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2021-11-08 13:41:53
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一、简介1 概念超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。超像素是吧一幅像素级（pixel-level）的图，划分成区域级（district-level）的图，是对基本信息元素进行的抽象。（a）是原始图像，（b）是基于人类视角的分割图（groundtruth），（c）是超像素分割的图像，（d）是基于（c）进行分割的图像。超像素最大的功能之一是作为图像处理其他算法的预处理，在不牺牲太
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2022-04-08 09:30:03
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一、简介1 基本概念（1）什么是图像分割？图像分割是指把图
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2022-04-08 13:37:48
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一、简介2 原理解释二、源代码clear all;close all;Img = imread('twocells.bmp'); % The same cell image in the paper is used hereImg=double(Img(:,:,1));sigma=1.5; % scale parameter in Gaussian kernel for smoothing.G=fspecial('gaussian',15,sigma);Img_smo
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2021-11-08 12:46:08
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一、简介2 原理解释二、源代码clear all;close all;Img = imread('twocells.bmp'); % The same cell image in the paper is used hereImg=double(Img(:,:,1));sigma=1.5; % scale parameter in Gaussian kernel for smoothing.G=fspecial('gaussian',15,sigma);Img_smo
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2021-11-08 12:47:20
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一、简介2 原理解释二、源代码clear all;close all;I
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2022-04-08 11:48:59
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一、简介图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
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2022-04-08 18:25:45
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一、简介1 基本概念（1）什么是图像分割？图像分割是指把图像分成各个具有相应特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。（2）分类按幅度不同来分割各个区域：幅度分割按边缘来划分各个区域：边缘检测按形状不同来分割各个区域：区域分割灰度图像的分割通常基于图像亮度的两个基本特性：不连续性和相似性。区域内部的像素一般具有灰度相似性，而区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。由此衍生出的图像分割方法有：间断检测、阈值分割法和区域
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2021-11-08 11:40:19
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一、简介图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。二、源代码function varargout = ImageGUI(varargin)% IMAGEGUI MATLA
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2021-11-08 12:43:42
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一、简介图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。二、源代码function varargout = ImageGUI(varargin)% IMAGEGUI MATLA
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2021-11-08 12:44:03
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一、简介1 基本概念（1）什么是图像分割？图像分割是指把图像分成各个具有相应特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。（2）分类按幅度不同来分割各个区域：幅度分割按边缘来划分各个区域：边缘检测按形状不同来分割各个区域：区域分割灰度图像的分割通常基于图像亮度的两个基本特性：不连续性和相似性。区域内部的像素一般具有灰度相似性，而区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。由此衍生出的图像分割方法有：间断检测、阈值分割法和区域
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2021-11-08 12:46:03
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原创
2021-07-05 16:22:41
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%Reversible Data hiding using Quad tree decomposition and histogrma%shifting%using quad tree to increase the hiding capacityclc;clear all;close all;z=1;
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2021-07-09 14:13:02
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