说明：图像边缘识别，通过将图像进行前期的处理，选取合适的阈值，将图像进行二值化之后，然后利用matlab中的边缘识别函数以及像素点计算的函数，识别目标区域的轮廓，同时计算目标区域面积的大小。

图像 识别 边缘

说明：压缩文件里有四种图像分割的算法源代码，即阈值法、区域增长法、分裂合并法和K均值法。图片可用于检验。

图像压缩 区域增长法 图像分割算法 区域增长-matlab 区域分裂合并

说明：图像分割是图像压缩的前级处理。我们希望有三个优势，在图像分割。首先是速度。第二个是它的分段成绩良好的连接。三是良好的匹配。此外，我们推出许多分割方法，包括技术门槛，数据聚类，区域生长，区域合并和分割，均值漂移和分水岭。同时，我们也比较优势和优点。因为他们的一些缺点，笔者创建了快速扫描算法，以改善这些...

matlab 分割 图像

说明：应用背景脉冲耦合神经网络（PCNN）是基于同步脉冲分布现象在哺乳动物大脑的视觉皮层中提出，如猫和猴子[ 1 ]。在传统的图像处理算法的优点。自提出以来，已广泛使用PCNN的图像分割，图像去噪，图像增强，图像融合[2-3]。与传统的神经网络模型相比，当我们利用PCNN模型在图像分割，利用PCNN模型在...

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说明：区域生长，图像的分割，种子点选取流程。图像分割是将图像分割成若干特定的、唯一的区域，并呈现出感兴趣的目标的技术和过程。它是从图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法分为基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割。自1998年以来，研究人员对原有的图像分割方法进行了改进...

区域生长 图像分割 种子点

说明：matlab图像边缘边缘检测：包括小波多尺度边缘检测主程序、求纵向细节v和横行细节h的合成及模极大值、对矩阵取自适应阈值等

模极大---图像 图像--模极大 小波边缘检测 模极大 灏忔尝-杈圭紭妫€娴?t=

说明：采用matlab编写的fast marching方法完成三维图像的分割，输入matlab支持的三维图像矩阵，可人为设定速度阈值与初始种子点，返回代表分割区域的二值矩阵。

分割 图像 方法 使用 三维 完成

说明：matlab练习程序（最大类间方差二值化图像） 这个过去也实现过，不过现在回头看，当时写的还真是糟糕，所以现在决定用matlab重写了。而且当时的方法现在来看还真是不怎么样呢。最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 请点击左侧文件开始预览 ！...

matlab 图像

说明：对比BP，OMP，StOMP对自然图像的重构效果,输入图像是一幅256*256的lena图像，我们使用压缩采样后，再用上述三种方法对其进行重构，比较其结果，其中StOMP方法是用不同的阈值

图像压缩 图像重构 stomp-effect OMP图像重构 BP-omp对比 lena-256

说明：资源描述图像处理：对图像进行各种加工以改善图像的效果，为图像分析做准备。它是图像到图 像的过程。   点运算：灰度变换、阈值变换、灰度均衡等  几何变换：移动、旋转、扭曲校正等。

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