介绍如何运用阈值分割进行图像变换,处理图像的方法比较多!
基于遗传算法、大津法、区域生长法和迭代法的图像分割实现方法,详细介绍了每种方法的原理和优缺点,并提供了Matlab程序供读者参考和使用。同时,还结合实际案例,讲述了如何选择最优方法和参数设置。本文旨在
程序通过阈值分割的方法,对图像文件的处理,以此达到图像压缩的效果
GAC模型是基于边缘的图像分割方法,当图像中的对象和背景的边界处灰度值存在较大差异,那么对象的边缘就将形成明显的轮廓。
采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解,利用各层小波系数中能量为特征相向量,采用模糊c-均值聚类(FCMC)对图像分割,并对分割方法进行了改进,提出先对图像进行粗分割,再对边缘部分进行细分的两步分割法
介绍了基于MRF(即马尔可夫随机场)的相关背景知识,并给出了一种基于MRF结合最大后验概率估计的图像分割方法
介绍了图像处理中图像分割的理论和一些应用的实例
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("macro-photography-of-strawberry-93
为解决传统暗原色先验去雾算法运算速度慢,处理结果中天空区域易失真的问题,提出了一种基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法。首先利用阈值分割将天空区域初步分割,然后引入参数[K]对天空区域再分割,精细透射
几种基于图像自适应阈值分割的 织物疵点检测方法比较
