采用阈值处理方法进行图像分割 实现直方图阈值法，具体方法为采用灰度直方图求双峰或多峰，选择两峰之间的谷底作为阈值，将图像转换为2值图像。

边缘检测 1、利用Roberts、Prewitt、Sobel梯度算子对给定的图像文件lena_gray.jpg进行边缘检测。对edge函数中的T和dir给出不同的值，观察结果的不同。以某一个梯度算子为例，得到T的默认值，并将T的值分别给出大于和小于默认值，并给出实验结果，进行分析。 2、利用上述3个梯度算子对所检测边缘的宽度进行对比分析。 3、利用LOG算子对给定的图像文件进行边缘检测。 对梯度算子与LOG算子的图像边缘检测效果进行分析。 阈值分割 1、调入并显示原始图像 fenge.jpg、laser.jpg、rice.bmp ； 2、利用自编程序实现阈值分割，显示分割后的图像，并返回分割阈值； 3、调用系统函数实现OTSU阈值分割，显示分割后的图像，并返回分割阈值； 4、利用原图的灰度直方图人工定义阈值，实现全阈值分割，显示分割后的图像。 5、在同一图像框下输出全部结果并进行讨论。

matlab图像分割肿瘤代码BMED6780 医学图像处理 该项目的目标是学习和实施完整的转化式生物医学图像处理流程，以提供临床决策支持。 具体而言，将图像处理和数据挖掘技术应用于癌症组织病理学图像，并为癌症的诊断和预后发展提供客观且可重复的决策支持。 作者 Mosadoluwa Obatusin 阿什坎·奥贾吉（Ashkan Ojaghi） 尼桑（Nishanth Raopalimarraghupathi） 该课程学期项目分为两个模块： 1.1）核结构的自动分割1.2）图像特征提取和探索2.0）图像分类 尽管该项目正在进行中，但可以在以下位置找到初步报告： 数据集1： 将提供100份苏木精和曙红（H＆E）染色的肾透明细胞癌组织切片的数字显微图像，该切片由100个肿瘤，100个坏死和100个基质切片组成，H＆E染色可增强蓝紫色，白色和粉红色三种颜色。 这些颜色对应于特定的细胞结构。 坏死基质| 瘤 数据集2： 第二个数据集由100个肾脏透明细胞癌患者全幅幻灯片（WSI）的512×512像素矩形部分组成。 每位患者被标记为[患者名]瓷砖[行号] _ [列号] .PNG 16个相邻的部分来

matlab图像分割肿瘤代码CS766-Final_Project 无标记肺肿瘤追踪的工作流程。 CS 766的课堂项目：计算机视觉 从连续获取的2D射线照片中跟踪肺部肿瘤的算法。 -- 可以在MATLAB文件夹中找到代码 显示细分和跟踪结果的视频可以在“结果”文件夹中找到 演示文稿，项目建议和期中更新可以在Presentations_Updates文件夹中找到 用于训练的图像以及治疗中的射线照片可以在图像文件夹中找到 可以在rawData中找到用于读取dicom文件的脚本 链接到MATCH数据集 -- 蒂莫西·温弗里（Timothy Winfree） CS 766：计算机视觉，2021年Spring 生物医学工程系 威斯康星大学麦迪逊分校 接触：

摘要:从20世纪80年代开始，机器视觉技术的发展速度不断加快，已经走进了人们的日常生活与工作之中。机器视觉的图像目标识别系统的自动化程度较高，应用范围广，尤其在危险场所的运用，采用机器视觉代替传统的人工视觉，能够更好的满足危险作业基本需求。通过机器视觉对图像的目标与背景进行特点分析，然后选取适合的阈值分割方法，可对目标物体进行提取、识别与定位。

压缩包内是中科大数字图像分析李厚强,周文罡水平集，推导水平集能量函数的演化方程，用matlab代码实现图像分割。 还有数字图像领域的大牛的水平集matlab程序

用MATLAB实现穷举法的二维最大熵图像分割

问题1：编写程序实现一阶Sobel算子，进行图像的边缘提取； 问题2：编写程序实现一阶Prewitt算子，进行图像的边缘提取； 问题3：编写程序实现一阶Roberts算子，进行图像的边缘提取； 问题4：编写程序实现二阶Laplacian算子（3*3），进行图像的边缘提取。

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matlab图像分割 程序代码说明 P0801：索书号文字图像分割 P0802：粘连字符切分 P0803：文字识别 P0804：彩色车牌分割 P0805：商标文字分割 Recognition：文字识别的识别子函数 StrDetect01：文字识别的结构特征提取子函数