基于Matlab GUI的遗传神经网络图像分割

最新推荐文章于 2024-11-02 01:55:39 发布
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文章标签： matlab 神经网络 计算机视觉 Matlab
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本文介绍了如何使用Matlab GUI结合遗传神经网络进行图像分割。通过创建GUI界面加载图像，设置参数，执行分割算法，展示分割结果。遗传神经网络先将RGB图像转为灰度，预处理后应用到分割算法，最后二值化显示。虽然示例简化，但实际应用可能需要更多优化和参数调整。

基于Matlab GUI的遗传神经网络图像分割

图像分割是计算机视觉领域的重要任务之一，它的目标是将图像划分为具有语义意义的区域。遗传神经网络是一种结合了遗传算法和神经网络的优化算法，能够有效地解决图像分割问题。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab GUI以及遗传神经网络进行图像分割，并提供相应的源代码。

为了实现基于Matlab GUI的图像分割，我们首先需要创建一个GUI界面，用于加载图像、设置参数以及显示分割结果。下面是一个简单的GUI界面代码示例：

function imageSegmentationGUI()
    % 创建GUI窗口
    fig = figure('Position',[
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【图像分割】基于遗传算法优化BP神经网络实现图像分割含Matlab源码
qq_59747472的博客
05-01 1805
1 简介 神经网络在图像分割时需要计算大量的训练数据,计算速度跟不上实时数据处理,造成分割图像的质量较差的问题,分析了传统优化BP神经网络算法中存在的问题,提出了一种将增加动量项与自适应调整学习率相结合的优化BP神经网络图像分割方法,该方法可以加快迭代速度,还可以跳出过早局部极小值的局面.最后对经典图像进行分割实验验证,取得较好的效果,同时该算法还有效的缩短了图像分割的时间. 2 部分代码 ​​clc,clear%用于产生样本文件generatesample('dat
基于神经气体网络的图像分割：使用MATLAB实现
PixelCoder的博客
09-10 106
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matlab程序代码_BP神经网络；图像分割_神经网络_bp图像分割_图像分割
08-09
BP神经网络图像分割源代码，可直接下载运行。希望对大家有帮助。
基于神经网络的图像分割算法matlab仿真,含仿真操作录像
04-12
1.版本：matlab2022a，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：图像分割。 3.内容：基于神经网络的图像分割算法matlab仿真。 %出现的结果，可能收敛不到目标值，或者收敛步数太长(356步) epochs = 2000; goal = 0.00001 ; net = newcf([0 255],[6 1],{'tansig' 'purelin'}); net.trainParam.epochs = epochs; net.trainParam.goal = goal ; load('data\sample.mat'); net = train(net,p,t); %遗传BP训练 %遗传算法寻找最优权值阈值会用一些时间， %bp的训练还是非常快，38步就收敛到的目标值 gaP = [100 0.00001]; bpP = [500 0.00001]; gabptrain( gaP,bpP,p,t ); 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
【图像分割】基于脉冲耦合神经网络实现图像分割附matlab代码.zip
01-20
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
【图像分割】基于脉冲耦合神经网络实现图像分割matlab代码
m0_60703264的博客
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【图像分割】基于matlab形态学重建和过滤改进FCM算法（FRFCM）图像分割【含Matlab源码 154期】
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01-23 1212
形态学重建和过滤改进FCM算法（FRFCM）图像分割 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【图像分割】基于matalb GUI遗传神经网络图像分割【含Matlab源码 659期】.md
10-13
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优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
【图像分割】基于matalb GUI遗传神经网络图像分割【含Matlab源码 659期】.zip
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【图像分割】基于matalb GUI遗传神经网络图像分割【含Matlab源码 659期】.zip
【图像分割】遗传神经网络图像分割【含GUI Matlab仿真 659期】.zip
最新发布
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利用MATLAB基于遗传算法（GA）优化的BP神经网络的大脑灰白质图像分割.zip
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初学者使用
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06-18 323
植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理,然后进行大分子量化分析.但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性,使得一般图像分割分析方法很难奏效.20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自于动物视觉特性研究,应当适合这类植物细胞图像的分割处理.但因目前理论很难解释PCNN数学模型参数与图像分割效果之间的关系,一般较好图像分割效果的获得需多次实验选择这些模型参数.同时在模型参数选定的情况下,其循环迭代次数直接关系到分割结果的好坏,而分割好坏的判定需人眼观察分析,这样便引
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matlab 运用传统图像分割-深度学习的实现图像分割与识别案例-棉花的苞叶与叶
学术的尽头是分享，技术的尽头是开源
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本文通过脚本实现了自动化的图像获取及分割，建立了一个卷积神经网络的学习数据库，并以此建立一个基于Alexnet卷积神经网络的棉花叶片和苞叶识别模型，最后通过形态学分割方法与深度学习网络的结合，实现了实时分割棉花器官与叶片的效果。最终，初步满足了目标，但由于数据库不标准及图像分割的用（属于本人2021年的一个课程作业分享）
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基于遗传神经网络的图像分割方法研究
“基于遗传神经网络的图像分割”是一种将人工智能中的两种重要技术——遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与神经网络（Neural Network, NN）——相结合，用于解决图像处理中关键问题——图像分割的技术。该方法利用...
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