【图像分割】基于在线区域的活动轮廓模型（ORACM）实现图像分割附matlab代码

1 内容介绍

图像分割是图像理解和图像分析的关键步骤,其主要目标是将图像划分为若干个具有相同特征的子区域。图像分割一直是限制高层图像处理发展的瓶颈,近年来,由于基于活动轮廓模型图像分割方法具有严谨的数学理论框架,能解决传统图像分割方法得到的轮廓不连续等缺陷,加上其具有灵活多样的数值方案,基于活动轮廓模型图像分割理论及其应用研究得到图像处理领域相关专家的广泛关注。

2 部分代码

close all;clear all;

s = 1; ss = '';    

for Epsilon = 0:0.3:2    

    i=-1:0.001:1;

    y(s,:)=Heaviside(i,Epsilon);

    hold all;

    hnew=plot(i,y(s,:));

    ss = ['','eps=', num2str(Epsilon),''];            

    if s==1

        legend(ss,'Location','SouthEast');

    else

        [LEGH,OBJH,OUTH,OUTM] = legend;

        legend([OUTH;hnew],OUTM{:},ss,'Location','SouthEast');

    end

    s = s + 1;   

end

axis([-1 1 -0.1 1.1]);

% text(-0.7,1.05,'Heaviside Function (used eps=0)','FontWeight','bold');

% grid on;

3 运行结果

4 参考文献

[1]董飞, 马源源. 基于改进活动轮廓模型的图像分割[J]. 微型电脑应用, 2019, 35(8):4.

博主简介：擅长智能优化算法、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、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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