matlab分水岭算法源代码项目名称：CT扫描图像中对比度差的晶界的分割（硕士论文） 介绍 什么是晶界？ 自然界中大多数无机材料（例如，普通金属，许多陶瓷，岩石）都是多晶结构，由大量单晶（或晶粒）制成。 另外，两个晶粒的界面称为晶粒边界。 材料的微观结构中的晶界对材料的物理性能（例如，电导率和导热率）有重要影响。 因此，分析晶粒结构至关重要。 什么是CT扫描？ 计算机断层扫描（CT）扫描是一种快速的定性诊断工具，用于生成材料的微观结构的3D图像。 但是，定量分析通常是出于科学目的所必需的。 通过CT扫描进行定量分析可能可以通过使用图像处理方法来进行。 这是什么项目 该项目的目的是分割CT扫描中对比度差的晶界。 您可能会在下图中看到一个CT扫描图像的示例（第一张图片），并且在第四张图片上可以看到其对应的纹理图（地面真实情况）。 描述 在这个项目中，我实现了一种称为3D U-Net的卷积神经网络结构，以增强CT扫描图像的晶界处的对比度（有关3D U-Net的详细信息，请参阅）。 然后，我实现了基于标记的分水岭分割算法*，以完成分割（请参阅参考资料了解分水岭分割的详细信息）。 在下图中，您可

matlab 多个分水岭算法实现图像分割，注释详细

Matlab关于分水岭算法及改进的分水岭算法

matlab分水岭算法源代码肺癌检测 使用MATLAB中的图像处理算法检测肺癌 该项目使用MATLAB来实现图像处理算法。 图像处理工具箱在项目中经常使用。 分割算法的使用基于：。 该项目的目的是提出一种系统，该系统可以使用CT扫描图像定位可能是肺癌的前瞻性区域或结节。 在每个患者文件夹中，CT扫描图像的命名如下： pX_img1.dcm pX_img2.dcm ... 伴随每次CT扫描，我们都有基本道理： pX_seg1.dcm pX_seg2.dcm 其中X是患者编号。 这些地面真相图像是相应CT扫描图像的正确肺癌结节。 建议您将所有这些图像以及每个分段阶段的源代码放在一个文件夹中，以便可以一起运行所有内容。 如果您只对运行某些文件感兴趣，请将相应的文件和图像放在一起。 例如，仅在第一张图像上运行分水岭算法，请确保：图像：p1_img1.dcm，p1_seg1.cdm和源代码：p1_img1watershed.mlx函数：noduleExtraction.m，lungeExtraction.m，falseTruePositives.m和markcontrwatershed.m文件在

matlab分水岭算法源代码基于迭代H最小值的标记控制分水岭，用于细胞核分割 考虑到一组不同的h值，提出的算法可迭代地标识标记。 在每次迭代中，它使用特定的h值定义一组候选项，并从这些候选项中选择标记（只要它们满足大小要求）。 注意：以下源代码仅用于研究目的。 作者对使用这些源代码的任何后果不承担任何责任。 如果您使用这些代码的任何部分，请引用以下文章。 CF Koyuncu，E。Akhan，T。Ersahin，R。Cetin-Atalay，C。Gunduz-Demir，“基于迭代h-minima的标记控制的分水岭，用于细胞核分割”，细胞计数：A部分，89A：338-349 2016年。 如有其他问题，请与我联系。 源代码 您需要在Matlab中调用iterativeHmin函数。 此函数使用Matlab代码以及C代码，这些代码应首先由Matlab中的mex编译器进行编译。 对于该程序的首次使用，请在iterativeHmin.m文件中取消注释第65行（包括compileCCodes语句的行）的注释。 该行调用compileCCodes函数，该函数由mex编译器编译C代码并创建一个称为

matlab分水岭算法，一个基础的matlab分水岭算法代码，可根据其进行移植和更改

matlab分水岭算法的图像分割

MATLAB自己实现的分水岭算法，细节都是自己实现的，严格按照原本步骤实现，没有任何加速算法，带一张图片，可与MATLAB自带分水岭算法比较，看不出区别，中科大数字图像分析作业，自己做的，慎重下载