小波变换在图像分割中的应用

最新推荐文章于 2024-04-25 00:10:33 发布
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本文探讨了小波变换在图像分割中的应用，通过Matlab的Wavelet Toolbox进行三级小波分解，并利用K-Means算法进行聚类，实现图像分割。实例代码展示了如何选取系数、聚类及可视化结果，有助于理解小波变换在数字图像处理中的应用。

小波变换在图像分割中的应用

图像分割是数字图像处理领域中一个重要的研究方向，可以将一幅图像分成多个部分或区域，每个区域具有不同的意义和特征，实现对图像目标的自动检测和识别。小波变换作为一种多尺度分析工具，在图像分割中广泛应用并取得了良好的效果。

在 Matlab 中，我们可以使用 Wavelet Toolbox 来进行小波变换的计算和图像分割的实现。下面展示了一个基于小波变换的 K-Means 图像分割示例代码。

% 读入图像并显示
I = imread('peppers.png');
subplot(2, 2,
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小波变换在图像分割中的实现
持续更新
08-05 550
图像分割是图像处理领域中的一个重要研究方向，其目标是将输入图像划分成若干个具有意义的区域，使得每个区域内的像素具有相同或类似的特征。而小波变换作为一种有效的信号分析工具，在图像分割中也有着广泛的应用。本文介绍了小波变换在图像分割中的应用，提供了相应的 MATLAB 代码实现。小波变换的主要优势在于可获得更准确的局部信息，在图像分割中具有良好的应用前景。从对比图中可以看出，小波分割相较于 Otsu 分割，在人脸的部分分割效果更加精准，而在背景部分也能够得到更好的分割效果。二、小波变换在图像分割中的应用。
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02-27
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基于小波变换的医学图像分割
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[学习记录]基于小波变换的图片分解
录求学之迹，留影于凡庸之日，若有益于君，更胜琼瑶。
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基于小波变换的分割图像_小波变换_
10-02
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基于小波变换的图像分割python实现.rar
04-02
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05-22
基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容, 提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法。此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像, 与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较, 该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象, 经实验证明了该方法的有效性和实用性。
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fpga/matlab/simulink算法仿真工程
11-20 1508
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Zlp19970106的博客
06-10 2491
图像分割算法         图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出
详解小波变换在图像分解中的应用
weixin_46713695的博客
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图像分割（四）——聚类分析/小波变换
hairuiJY
04-14 7359
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wangzhebupt的专栏
09-15 2517
今天看了几篇图像分割的综述，特进行总结 首先还是说下图像识别的三个境界吧，图像处理->图像分析->图像理解   清华大学章老师分的，他的三本书据说不错~得到了清华同学的强烈推荐，明天去图书馆借一下 图像分割：指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是一种基本的计算机视觉技术只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量使得
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