使用Matlab对图像进行阈值分割,在Matlab中输出Tif图像,Tif可保持拥有原来的坐标系,方便在ENVI、arcgis中打开
改进的黄金分割法,蒋春玲,贺祖国,本文主要介绍对于凸函数两种尝试性的改进黄金分割法:这两种方法相对于之前的方法主要是利用了函数的凸性,缩减函数值的不确定区
图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景),他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标,需要将他们分离提取出来,在此基础上
调用黄金分割法,基本思想是在单谷区间【a,b】内适当插入两点,由此把区间分成三段,然后在通过比较这两点的函数值的大小,就可以确定是删去最左段还是最右段,或者同时删去左右两段保留中间段,如此继续下去可将
MATLAB黄金分割率于各种优化设计,内包含黄金分割率算法的原理以及具体如何实现,用简单的案例进行演示,使人简单易懂黄金分割率代码用于很多领域,机械优化设计,软件开发设计等等等
最优分割的计算步骤1.数据正规化2.计算极差(或变差)矩阵3.进行最优二分割4.进行最优三分割5.最优K分割
Watershed segmentation
为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network,DTBNN)双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经
当使用阈值规则进行图像分割时,所有灰度值大于或等于某阈值的像素都被判属于物体。所有灰度值小于该阈值的像素被排除在物体之外。本设计重点介绍了阈值分割法中的最大类间方差法(OTSU)的原理,以及程序实现,