针对多阈值图像分割方法中存在的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component nalysis,PCA)的图像分割方法。通过奇异值分解对灰度图像进行重建,将图像中背景像素的灰度值变换到零附近,并将待分割目标分为两类,从而只需2个阈值就能对图像中分别属于不同灰度值范围的目标进行分割。不同图像的分割实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对不均匀光照和噪声不敏感,并且只有2个阈值需要优化,大大降低多阈值分割方法中阈值优化的复杂性和时间消耗。
2021-05-10 18:38:55
621KB
1
FCM聚类，实现图像分割，有图片，matlab程序，自己运行过，可以实现。可下载学习。 FCM聚类，实现图像分割，有图片，matlab程序，自己运行过，可以实现。可下载学习。
2021-05-10 18:32:55
122KB
1
matlab开发-带有伪影和伪影的cvxb图像分割。基于区域的图像分割模型，带有伪影（异常值）检测和偏差校正。
2021-05-10 16:16:24
49KB
1
训练神经网络需要大量数据，目标检测中需要先进行标记。肺结节的检测非常普遍。现分享一个自己在胸部CT肺质标记的方法。
2021-05-10 10:40:38
314KB
1
openCV中grabcut图像分割函数使用示例，注意设置自己VC的包含路径||有问题请联系邮箱
2021-05-09 22:38:34
211KB
1