数字图像处理中分割算法的研究！求大神 数字图像处理区域生长

如何用区域生长法实现图像分割 区域生长法图像分割是直接根据像素的相似性和连通性来对图像进行聚类的算法。基本原理是，给出若干种子点，然后依次对这些种子点进行如下操作，直到种子点集合为空：判断。图像处理中的区域生长法是怎么操作的？ 具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到。怎样用MATLAB从灰度图像中提取出自己想要的区域这涉及到图像处理的算法，可以用区域生长的方法标记出区域，由于数字图像的数据是由一个矩阵来存储的，因此要开辟出一个矩阵。数字图像处理中分割算法的研究！求大神 具体指的什么？是原理啊还是编程实现？请教数字图像处理的大神 背景不复杂的话可以用肤色模型直接提取，如果效果不好可以结合区域生长法之类的经典图像分割方法。或者使用高级的图像分割法比如分水岭、主动轮廓模型之类的谁能帮我下 我在弄关于区域生长的matlab图像处理 %区域生长法，已调试！A0=imread('1.jpg')；读入图像seed=[100，220]；选择起始位置thresh=15；相似性选择阈值A=rgb2gray(A0)；灰度化A=imadjust(A，[min(min(double(A)))/255，max(max(double(A)))/255]，[])；A=double(A)；将图像灰度化B=A；将A赋予B[r，c]=size(B)；图像尺寸 r为行数，c为列数n=r*c；计算图像所包含点的个数pixel_seed=A(seed(1)，seed(2))；原图起始点灰度值q=[seed(1)seed(2)]；q用来装载起始位置top=1；循环判断flagM=zeros(r，c)；建立一个与原图形同等大小的矩阵M(seed(1)，seed(2))=1；将起始点赋为1，其余为0count=1；计数器while top~=0循环结束条件r1=q(1，1)；起始点行位置c1=q(1，2)；起始点列位置p=A(r1，c1)；起始点灰度值dge=0；for i=-1：1周围点的循环判断for j=-1：1if r1+i<；=r & r1+i>；0&c1+j<；=c & c1+j>；0保证在点周围范围之内if abs(A(r1+i，c1+j)-p)(r1+i，c1+j)~=1判定条件？top=top+1；满足判定条件top加1，top为多少，则q的行数有多少行q(top，：)=[r1+i c1+j]；将满足判定条件的周围点的位置赋予q，q记载了满足判定的每一外点M(r1+i，c1+j)=1；满足判定条件将M中相对应的点赋为1count=count+1；统计满足判定条件的点个数，其实与top此时的值。区域生长的区域生长 它是一个迭代的过程，这里每个种子像素点都迭代生长，直到处理过每个像素，因此形成了不同的区域，这些区域它们的边界通过闭合的多边形定义。在区域生长中的主要问题如下：（1）表示区域的初始化种子的选择：在区域生长过程中，这些不同区域点合适属性的选择。（2）基于图像具体属性的像素生长不一定是好的分割。在区域生长过程中，不应该使用连通性或邻接信息。（3）相似性：相似性表示在灰度级中观察在两个空间邻接像素之间或像素集合的平均灰度级间的最小差分，它们将产生不同的区域。如果这个差分比相似度阈值小，则像素属于相同的区域。（4）区域面积：最小面积阈值与像素中的最小区域大小有关。在分割的图像中，没有区域比这个阈值小，它由用户定义。区域生长的后处理（region growing post-processing）：由于非优化参数的设置，区域生长经常会导致欠生长或过生长。人们已经开发了各种各样的后处理。从区域生长和基于边缘的分割中，后处理能获得联合分割的信息。更加简单的后处理是根据一般启发法，并且根据最初应用的均匀性标准，减少分割图像中无法与任何邻接区域合并的最小区域的数量。区域连接图在场景中区域间的邻接关系可以由区域邻接图（region 。数字图像处理的发展趋势 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、量测、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。遥感影像数字图像处理的内容主要有：①图像恢复。即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变。【图像处理】python实现区域生长算法的抠图 区域设置算法的实现过程，如下图所示。当p=0的时候，采用四邻域，否则采用8邻域。在背景区域选择一个像素作为种子，把坐标放到种子集合里面： seeds=[P(60，60)] 。数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？ 列举一些常用的算法以及优缺点，谢谢~ 多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。。

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