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  1. 基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法

  2. ， 文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多 尺度分割算法。 首先利用图像梯度信息选取种子点 ； 其 次综合 高分辨率遥感 图像地物的局部光谱信息和全局形状信 息作 为 区域生长的准则进行 区域生长。迭代 这两个过程 ， 直到所有 区域 的平均面积大于设 定的尺度面积参数则停止生长。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-29
    • 文件大小：222208
    • 提供者：hljhxj

  1. 区域生长算法的MATLAB编程实现

  2. 附代码说明： 1. 运行 exregiongrowing.m 2. 在弹出的图像中使用鼠标选取种子点，回车确认。 3. 弹出结果图像。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-01
    • 文件大小：55296
    • 提供者：shangyupeng

  1. 8.24位图像处理（二值化、分割、提取轮廓）

  2. 8位活24位图像的基于sobel轮廓提取，区域生长算法分割图像； 灰度化，二值分割等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-25
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：levencyj

  1. 使用TTPlatForm的防火墙自动测试系统

  2. 提出了一种基于图像颜色和空间信息的彩色图像分割算法。该算法首先根据所提出的颜色粗糙度概念对图像进行颜色量化，并在此基础上使用增量式的区域生长算法发现颜色相近的像素之间的空间连通性，形成图像的初始分割区域。然后，根据融合了颜色和空间信息的区域距离，对初始分割区域进行分级合并，直到系统满足了所提出的停止区域合并的准则。最后，利用形态学的有关算法对分割区域的边缘进行平滑。实验证明，算法的分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-27
    • 文件大小：81920
    • 提供者：ihenzaihuu

  1. 基于区域生长法的图像分割技术

  2. 】图像分割是图像处理领域的重要技术, 本文介绍了图像分割的定义、基本算法, 详细阐述了区域生长的原理并进行了相关的实 验, 并对基于区域灰度差的生长准则和基于灰度形状的生长准则进行了分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-23
    • 文件大小：226304
    • 提供者：aserhuhu

  1. 区域生长的算法实现

  2. 在一幅图像中，选取一个种子点，以一定的生长规则进行生长，最终使具有相似性质的像元合并在一起，实现图像分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-16
    • 文件大小：2048
    • 提供者：zhangbomoon

  1. 基于改进的Hough变换图像分割方法

  2. 激光扫描测量技术在三维城市建模领域的应用具有良好的发展发展前景。本文中的方法可以更好的应用于激光扫描仪点云数据中的关键地物提取。本文首先对三维激光扫描仪的测距原理进行了介绍, 分析了三维激光扫描仪点云数据中的平面表示方式, 结合区域生长算法对激光扫描仪点云数据进行分割, 从而提取出平面特征, 最后对该方法进行了试验和分析。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-02-28
    • 文件大小：181248
    • 提供者：yanhong920

  1. 区域生长算法库V1.0

  2. 比较适合在变化不大的背景下提取目标。在效率与内存方面，都做了一定优化。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-08-16
    • 文件大小：59392
    • 提供者：sera_ph

  1. 基于opencv的区域生长算法

  2. 基于opencv的区域生长，可以进行阈值和一个生长点的选择，也可以转换为多个生长点的区域生长

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-08-21
    • 文件大小：2048
    • 提供者：limaoguang2

  1. 几种图像分割算法在CT 图像分割上的实现和比较

  2. 对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果. 实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好; 区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好; 基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果. 几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-06
    • 文件大小：276480
    • 提供者：slt1124

  1. 欧式聚类，区域生长，ISS特征点等算法实现

  2. 欧式聚类，区域生长，ISS特征点等算法实现

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-10-23
    • 文件大小：8192
    • 提供者：qq_27725591

  1. 基于计算机视觉的图像分割算法的研究与实现

  2. 根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像分割的常用方法，包括基于边缘检测和基于区域生长的两种分割算法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-10
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：programmer0000

  1. 区域生长matlab算法

  2. 区域生长算法分割图像，有较详细的代码注释，适合对算法有一定了解的人学习代码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-10
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lsxa123

  1. 快速区域生长算法已测试相当不错-seg_oneseed.rar

  2. 快速区域生长算法已测试相当不错-seg_oneseed.rar 快速区域生长算法，已测试相当不错，欢迎感兴趣的达人们下载测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_39840515

  1. matlab实现区域生长算法提取线性闭合的边缘像素

  2. 使用matlab提取线性闭合的边缘像素，原始图像为网上下载小汽车轮子图，实验时可将下载的额图片修改名字为‘轮子.jpg’

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_39749948

  1. 基于角点检测和区域生长方法的车辆检测算法

  2. 基于角点检测和区域生长方法的车辆检测算法，周彬，章云，智能交通（IT）技术需要对道路上的车辆情况有准确的检测，基于局部特征的车辆检测是研究的热点。因此设计一种快速的的鲁棒性强的�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-30
    • 文件大小：528384
    • 提供者：weixin_38688855

  1. 基于聚类和区域生长的道路可行区域提取

  2. 对于未知环境下机器人导航中的道路检测,提出了一种基于聚类和区域生长的可行道路获取方法.采用聚类算法对激光测距仪获得的单帧激光数据的空间分布数据点进行聚类,并根据聚类点来确定直线、获取端点;再对线段进行3D空间转换;最后根据直线的特征与相邻帧的数据进行比较,通过区域生长在道路中提取可行区域.实验表明本方法能快速、有效地在形状不规则的路况中检测出道路边界与可行区域.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：278528
    • 提供者：weixin_38703906

  1. 结合区域生长的多尺度分水岭算法的肺分割

  2. 结合区域生长的多尺度分水岭算法的肺分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38680625

  1. 基于梯度的区域生长和距离直方图的快速圆检测方法

  2. 针对基于Hough 变换类圆检测算法所需设置参数较多和基于距离直方图的算法计算量大等问题，提出了一种基于梯度的区域生长和距离直方图的快速圆检测方法(GHC)。该算法通过利用梯度模值和方向进行区域生长的方法得到若干圆弧线段支撑区域；选取弧线段上的三个坐标点求解该圆弧段对应的圆心和半径并求解出正方形适应区域；将每条圆弧线段上的所有点向其适应区域内各坐标点进行投影并统计距离的累加值；综合全图距离直方图，精确地求解出图像中包含各圆的圆心和半径并进行完整度校验。通过实验表明，相比基于距离直方图的圆检测算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38715097

  1. 关于初始种子自动选取的区域生长实例（python+opencv)

  2. 算法中，初始种子可自动选择（通过不同的划分可以得到不同的种子，可按照自己需要改进算法），图分别为原图（自己画了两笔为了分割成不同区域）、灰度图直方图、初始种子图、区域生长结果图。 另外，不管时初始种子选择还是区域生长，阈值选择很重要。 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #初始种子选择 def originalSeed(gray, th): ret, thresh = cv2.cv2.threshold(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：91136
    • 提供者：weixin_38660069
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