基于区域的分裂合并图像分割方法

为了解决传统Chan-Vese(CV)模型难以快速、精确提取金相晶粒的问题, 提出一种基于改进区域项CV模型的金相图像分割方法。该方法利用倒数交叉熵阈值选取准则函数替代传统CV模型中能量函数的区域项,

Image region segmentation based on K-means clustering algorithm

图像分割技术是计算机视觉领域重要的研究方向之一，其中基于边缘区域生长的方法因为其较高的准确率和较快的速度受到广泛关注。本文将详细介绍基于边缘区域生长的图像分割方法的优势与应用，包括其基本原理、算法流程

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourle

基于序贯扫描算法的区域标记技术与蘑菇图像分割方法

针对小麦秸秆截面显微图像中组织成分的结构和灰度特征,研究了一种扇环型分区域图像分割方法,用于精.确分割厚壁、维管束等关键组织结构。小麦秸秆截面的内外侧轮廓构成了一个近似的环形区域。先粗略定位厚壁.和维

一种基于区域增长的分割算法，可在MATLAB中直接运行

Color image segmentation method introduces new color image segmentation method

图像分割技术

为了提高基于图像分割与合并的相位展开算法的精度,对已有的一种算法进行多方面改进,采取区域不等分措施,使得区域信息完整、准确再现;针对不同区域的噪声及欠采样情况,分别采取不同的相位展开算法;对分块合并时