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gray1
- 本文提出了一种基于区域分割的分段线性变换方法，结合灰度直方图提供的有关灰度分布的统计信息 和图像提供的空间位置信息，利用各灰度区间把图像分割成不同的区域，检验要增强的目标是否落在某 灰度区间对应的图像区域内，从而加快了调整灰度区间的过程，提高了算法的执行效率。-dddddddddddddddddddddddddddddd
DetectionofTonguesCrackBasedonAdaptiveThreshold.ra
- 摘 要:舌象中的裂纹是中医舌诊中的重要内容。由于拍摄条件的不同,舌象质量有较大差异,传统的阈值选取方法并不 适用。文中提出一种舌象裂纹检测的自适应阈值选择方法。该方法利用舌象的L 3 a 3 b 色彩特征及区域的分裂- 合并, 对舌象进行区域分割,自适应地选取舌中部区域的色彩值作为阈值,对整个舌象进行裂纹提取。经验证,本方案对不同的 舌象能较好地提取出裂纹,实现舌象裂纹诊断的客观化。-Tongue’ s crack is a very important part of herbal
tuxiangfenge
- 自己写的实验报告，关于图像分割的 根据实验要求，利用MATLAB软件中的图像处理工具箱，做baota.jpg图像的分割，目的达到突出图片中主要目标区域，将其分割出来，附带实验总结及经验。-Written report of his experiments on the image segmentation is based on experimental requirements, the use of MATLAB software, the image processing toolbo
RegionGrow921
- 基于区域增长的图像分割算法，非常经典，用MATLAB编写，已测试可用，对新手有帮助-Based on region growing image segmentation algorithm, very classic, with MATLAB writing, have been tested is available on the novice help
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- 图像分割指把图像分成各具特性的区域并提取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。小麦的图像分割是使用各种图像分割算法对小麦图像进行处理和研究，提取出有用的图像信息以实现小麦粘连籽粒的分离，为进一步利用图像处理技术分析小麦品质提供依据。因此，对小麦图像分割方法的研究具有十分重要的意义。 本文首先研究了图像分割算法的分类以及常用图像分割算法的基本原理。然后针对小麦图像的特点，研究了在不同光照、背景和连接情况下使用的小麦图像分割方法，对各种分割算法进行了比较、结合和改进。重点
vcwatershed
- 分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。-Watershed segmentation method is a top
tubecells
- 为对细管中的细胞作图像分析，所以就先作了一个管道区域分割的程序，用的的竖直直线和水平直线腐蚀的方法，比较基础和大家分享讨论^_^ 其中autothreshold是一个自动阈值分割的程序 -For the pairs of thin tube of cells for image analysis, so we made a first pipe region segmentation process, using the vertical and horizontal straig
tuxiangfenge
- 图像分割可用于检测图像的某些区域，提取其特征。-Image segmentation can be used to detect certain areas of the image to extract its characteristics.
GUI_sanweikeshihua
- 该程序为gui程序，程序中很多菜单可以实现三维体可视化，区域生长算法进行图像分割以及栅状图三维可视化，界面很好！-The program for the gui program, the program, many of the menu can be achieved visualization of three-dimensional body, region growing algorithm for image segmentation and visualization of thre
MATLABimageprocess2
- 医学图像处理，实现图像分割，一基于区域生长法；二基于最佳阈值分割-Medical image processing, and image segmentation, one based on region growing method two thresholding based on the best
testCard.1
- 一个单文档程序，视图分割为三个区域，像vc6.0一样可以实现区域大小自由调整。-A single document program, view divided into three regions, as vc6.0 can achieve the same freedom to adjust the size of the region.
Brain_segmentation
- 基于MRI的脑组织分割。首先从给定的MRI图像中得到脑区域，而后计算脑容积；再得到脑白质灰质区域，并计算百分比。-Given an MRI scan, first segment the brain mass from the rest of the head, then determine the brain volume. Also compare portions of gray and white matter present.
2006011437_HW_2
- 陆文凯老师数字图像处理第二次作业，前景背景分割和前景区域面积计算-Wen-Kai Lu a teacher of digital image processing a second operation, the background segmentation and the prospects for the future size of the area calculation
watershed_serial
- 分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。 -Watershed segmentation method is a
segmentation
- 基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割源码-Based on edge detection and region growing source of natural color image segmentation
imagesegment
- 此M文件主要利用区域生长和边缘检测进行图像分割-image segment by region grow
ImagDirect
- 用于图像分割，包括并行、串行边界分割和区域分割-For image segmentation, including parallel, serial boundary segmentation and region segmentation
algorithm
- 阈值法是图像分割的一种重要方法, 在图像处理与识别中广为应用. 提出了一种基于灰度2梯度共生矩阵 模型和最大熵原理的自动阈值化方法. 该方法不仅利用了图像的灰度信息, 而且也利用了梯度信息, 通过计算基 于灰度2梯度共生矩阵的二维熵, 并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量. 仿真结果显示, 该算法比其他二维熵方 法效果更佳.-Th resho lding is an impo rtant fo rm of image segmentat ion and is used in image
regionGrow
- 该程序用于实现图像分割中的区域生长法。共有4个参数。1，2，种子点的座标，3，图像，4，生长时用到的域值。-this code is used for region growing in the image segmentation domain.
feige
- 1. 应用自适应中值滤波对图像进行去噪。 2. 根据直方图选择门限值。 3. 对图像中白色的部分应用区域生长法进行分割。 4. 对去噪的后的图像进行求反，然后对方形和三角形应用区域生长法分割。 -1. Application of adaptive median filter for image denoising. 2. According to the histogram selection threshold. 3. For the image in the white p