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图像分割,具体算法参考一下论文
Zhi-Gang Tan, Xiao-Chen Heand Nelson H. C. Yung
A Novel Merging Criterion Incorporating Boundary Smoothness and Region Homogeneity for Image Segmentation-Abstract
A novel joint region merging criterion combining region ho
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图像分割指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤。小麦的图像分割是使用各种图像分割算法对小麦图像进行处理和研究,提取出有用的图像信息以实现小麦粘连籽粒的分离,为进一步利用图像处理技术分析小麦品质提供依据。因此,对小麦图像分割方法的研究具有十分重要的意义。
本文首先研究了图像分割算法的分类以及常用图像分割算法的基本原理。然后针对小麦图像的特点,研究了在不同光照、背景和连接情况下使用的小麦图像分割方法,对各种分割算法进行了比较、结合和改进。重点
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图像分割是把图像划分成具有实际意义的互补交迭的区域的集合。在图像分割之前,图像区域的数目未知,而在分割后各个区域同时满足均匀性和连通性的条件,故图像分割是一个复杂的过程,目前大多数研究都是针对某一类型图像或者某一具体应用的分割。图像阈值化分割的基本思想是确定一个阈值,然后把每个像素点的像素值和阈值相比较,根据比较的结果把像素划分为两类,前景(1)或背景(0)。该方法的关键是确定一个最优的阈值。常用的阈值确定方法有直接门限法、类间最大方差法(otsu法)、分水岭算法、最小误差法、最大熵法等。该段代
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