基于阈值分析与区域生长相结合的根系CT序列图像分割算法

为实现序列图像中的动态椭圆目标检测,采用数字图像坐标系下的卡尔曼滤波来预测图像中椭圆的待检测区域。设计了卡尔曼滤波器,对椭圆目标的运动参数(椭圆中心位置、速度以及加速度)进行跟踪从而可以预测下一帧图像

1、手动选取多种子点 2、自动选取多种子点 3、改进种子点生长条件和停止生长条件

采用区域生长的方式分割图像，用户可以用鼠标在其中选取一个种子点并按下回车键，之后会出现分割结果。

提出了一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法——BRGAC。该方法首先用区域生长法对图像作初始分割，然后利用蚁群算法搜索最优解的能力，在区域之间进行聚类合并，获得最终的分割结果。BRGAC算法不但克

使用MFC实现图像的阈值分割和边缘提取，达到挺好图像分割效果。

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法

图像分割的目的是将图像划分为不同的区域,基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。基本方法是以一组“种子”点开始,将与种子点

Matlab的区域生长算法是图像处理和计算机视觉中的重要技术之一。本文将详细介绍如何使用Matlab实现区域生长算法，包括输入图像的格式和初始化等细节。同时，讲解了该算法的原理和实现方法，并提供了示例

本程序主要针对对平面场景拍摄图像的拼接，典型应用就是航拍影像的拼接，投影模型使用了相似变换、仿射变换以及透视模型，或者前两种和透视投影的组合，优化算法使用LM算法，基本思路是每拼接一副影像便使用LM

使用MATLAB的GUI界面集成了对医学造影图像的去噪、增强、减影处理