这个包包含 3 个主要的查找器功能: ap_finder.m-这确定二进制图像中粒子簇的面积和周长,并在单独的数组中返回它们。 主要用于制作分形粒子聚集体的面积与周长图。 请注意,周长是通过在每个方向上将簇扩展 1 个像素来确定的,而不是由默认的 MATLAB 例程确定的。 conn_finder.m - 此函数确定图像的连接组件(即集群)的几个几何方面,例如平均集群面积、每个集群的质心坐标、每个集群的回转半径以及相关长度图像。 D_finder.m - 使用缩放/框计数方法找到图像中每个簇的 Hausdorff 分形维数。 所使用的方法中包含一个简短的数学注释。
2022-01-03 10:08:52 175KB matlab
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自己编写的程序,水平有限,欢迎指正。 贴标签处理是对二值图像的每个不同的连通域进行不同的编号,来区分不同的连通域。以八连通为例,贴标签的方法实际上包括了两个关键步骤:首先是按照从上到下,从左到右的顺序扫描所有像素值为1的像素,并判断是否与已经贴过标签的像素属于同一个连通域,如果是,则贴相同的标签,否则暂时判定为不同的连通域,贴新的标签。另一个关键步骤是,对已经贴好的标签进行校正,对在下方连接在一起的,已经贴不同标签的像素归并为同一个标签,并对整体的标签号进行调整。
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二值图像处理,全英文教材,含距离变换和图像细化算法,值得参考
2021-12-20 09:36:27 13.08MB 二值图像处理
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二值图像进行游程编码并构造哈夫曼树进行哈夫曼编码
2021-12-19 22:24:52 12KB 二值图像 游程编码 哈夫曼编码 Java
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机器视觉(第二章)二值图像分析.pdf
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此函数从二进制场景中的给定点找到可见场。 它以二进制图像和带有视点坐标的矢量作为参数,并返回二进制掩码。 可以使用可选参数“角度”来控制角度视野和分辨率。
2021-12-11 18:49:07 2KB matlab
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该函数计算径向平均自相关(也称为图像像素的对相关或两点相关作为距离的函数。该函数非常快,因为它使用傅立叶变换对原始图像进行卷积。代码还修正了有限的图像尺寸:靠近边缘的图像比靠近中心的粒子具有更少的邻居。 该代码的灵感来自其由 Michael Schmid 编程的 imagej 版本。 此处的更多信息: https : //imagejdocu.tudor.lu/macro/radially_averaged_autocorrelation
2021-12-08 14:19:00 1.37MB matlab
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一个简短的MATLAB代码,是关于二值图像的形态学梯度边缘检测。
2021-11-25 20:27:13 215B 形态学 ;边缘检测
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本程序为在matlab平台上编写的,对二值图像边缘细化。该算法是改进的Hildtich。
2021-11-25 14:40:30 5KB 边缘细化
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函数 [c_img] = RGB_layers(imgs,RGBs) RGB_layers - 以伪彩色可视化 n 个灰色/二值图像 输入:(图像,RGB) imgs:m*k*n 矩阵。 imgs(:,:,i) 是灰度/BW 图像。 RGBs:n*3 矩阵,每一行代表图层的颜色。 (可选。默认情况下它将是 jet 颜色图) 输出:m*k*3 彩色图像。 例子: I=imread('cameraman.tif'); imgs(:,:,1)=I>180; imgs(:,:,2)=I<70; imgs(:,:,3)=mod(I,40)==0; imgs(:,:,4)=mod(I,70)==0; RGBs=[1,0,0;0,0.6,0;0,0,1;0.2,0,0.3]; c_img=RGB_layers(imgs,RGBs); imshow(c_img); 错误报告: 请将您的错误报
2021-11-13 15:48:00 2KB matlab
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