【图像分割】基于各向异性热扩散方程的图像分割附matlab代码

2023-10-09 15:10

本文主要是介绍【图像分割】基于各向异性热扩散方程的图像分割附matlab代码,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1 简介

提出了一种基于各向异性扩散的图像分割算法.对现有的各向异性扩散的正则化方法进行了分析.根据微分几何中共形映射的有关理论,把原扩散方程分解为关于表面曲率的二阶方程,给出了分解式的正则化条件,保证了解的稳定性.通过对扩散系数的调节,提高了对各向异性扩散过程的控制能力.在形态学分割的基础上,通过能量函数最小化实现非线性尺度空间中的区域合并,消除了分水岭算法造成的严重过分割现象.实验结果表明,该算法的分割结果可为后续识别和理解提供较理想的方式.

2 部分代码

function [Normalized,X,Y] = AffineIm1(im, a, b, c, d, point1, point2)%分别对wndim的四个角进行仿射变换%f1,f2,f3,f4分别是目标图像的四个顶点Mysize = size(im);f1 = [a,0;0,a]*([cos(pi/b),-sin(pi/b);sin(pi/b),cos(pi/b)]*[1-point1,1-point2]');f2 = [a,0;0,a]*([cos(pi/b),-sin(pi/b);sin(pi/b),cos(pi/b)]*[1-point1,Mysize(1,2)-point2]');f3 = [a,0;0,a]*([cos(pi/b),-sin(pi/b);sin(pi/b),cos(pi/b)]*[Mysize(1,1)-point1,1-point2]');f4 = [a,0;0,a]*([cos(pi/b),-sin(pi/b);sin(pi/b),cos(pi/b)]*[Mysize(1,1)-point1,Mysize(1,2)-point2]');f1(1,1) = round(f1(1,1)+c);f1(2,1) = round(f1(2,1)+d);f2(1,1) = round(f2(1,1)+c);f2(2,1) = round(f2(2,1)+d);f3(1,1) = round(f3(1,1)+c);f3(2,1) = round(f3(2,1)+d);f4(1,1) = round(f4(1,1)+c);f4(2,1) = round(f4(2,1)+d);%找出被仿射后图像的外接矩形minx = min([f1(1,1),f2(1,1),f3(1,1),f4(1,1)]);maxx = max([f1(1,1),f2(1,1),f3(1,1),f4(1,1)]);miny = min([f1(2,1),f2(2,1),f3(2,1),f4(2,1)]);maxy = max([f1(2,1),f2(2,1),f3(2,1),f4(2,1)]);flagx = 1;flagy = 1;for i = minx:maxx    flagy = 1;    for j = miny:maxy        orco = inv([cos(pi/b),-sin(pi/b);sin(pi/b),cos(pi/b)])*([1/a,0;0,1/a]*([i,j]'-[c,d]'))+[point1,point2]';        if orco(1,1)<1 | orco(1,1)>Mysize(1,1) | orco(2,1)<1 | orco(2,1)>Mysize(1,2)            Normalized(flagx,flagy) = 0;        else            m = floor(orco(1,1));            n = floor(orco(2,1));            u = orco(1,1)-m;            v = orco(2,1)-n;%             if u>0.5 & v>0.5%                 Normalized(flagx,flagy) = wndim(m+1,n+1);%             elseif u>0.5 & v<0.5%                 Normalized(flagx,flagy) = wndim(m+1,n);%             elseif u<0.5 & v>0.5%                 Normalized(flagx,flagy) = wndim(m,n+1);%             elseif u<0.5 & v<0.5%                 Normalized(flagx,flagy) = wndim(m,n);%             end            Normalized(flagx,flagy) = round((1-u)*(1-v)*im(m,n) + (1-u)*v*im(m,n+1) + u*(1-v)*im(m+1,n) + u*v*im(m+1,n+1));        end        flagy = flagy+1;    end    flagx = flagx+1;endX = abs(minx);Y = abs(miny);% mysize = min([maxx-minx,maxy-miny]);% hlfsize = floor((mysize+1)/2)-5;% hlfsize = 30;% Normalized = Normalized(Xw(1,1)-hlfsize:Xw(1,1)+hlfsize,Xw(2,1)-hlfsize:Xw(2,1)+hlfsize);% % Temp = Temp(Xw(1,1)-hlfsize:Xw(1,1)+hlfsize,Xw(2,1)-hlfsize:Xw(2,1)+hlfsize);% [w,h] = size(Normalized);% Xw = [floor(w/2)+1,floor(w/2)+1]';

3 仿真结果

4 参考文献

[1]彭启民, 贾云得. 基于各向异性扩散的图像分割算法[J]. 北京理工大学学报, 2005, 25(4):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、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

这篇关于【图像分割】基于各向异性热扩散方程的图像分割附matlab代码的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/173713

相关文章

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

poj 1258 Agri-Net(最小生成树模板代码)

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码:效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

计算机毕业设计 大学志愿填报系统 Java+SpringBoot+Vue 前后端分离 文档报告 代码讲解 安装调试

🍊作者:计算机编程-吉哥 🍊简介:专业从事JavaWeb程序开发,微信小程序开发,定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事,生活就是快乐的。 🍊心愿:点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝 🍅 文末获取源码联系 👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~Java毕业设计项目~热门选题推荐《1000套》 目录 1.技术选型 2.开发工具 3.功能

代码随想录冲冲冲 Day39 动态规划Part7

198. 打家劫舍 dp数组的意义是在第i位的时候偷的最大钱数是多少 如果nums的size为0 总价值当然就是0 如果nums的size为1 总价值是nums[0] 遍历顺序就是从小到大遍历 之后是递推公式 对于dp[i]的最大价值来说有两种可能 1.偷第i个 那么最大价值就是dp[i-2]+nums[i] 2.不偷第i个 那么价值就是dp[i-1] 之后取这两个的最大值就是d

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

D4代码AC集

贪心问题解决的步骤: (局部贪心能导致全局贪心)    1.确定贪心策略    2.验证贪心策略是否正确 排队接水 #include<bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int w,n,a[32000];cin>>w>>n;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i];}sort(a+1,a+n+1);int i=1

matlab读取NC文件(含group)

matlab读取NC文件(含group): NC文件数据结构: 代码: % 打开 NetCDF 文件filename = 'your_file.nc'; % 替换为你的文件名% 使用 netcdf.open 函数打开文件ncid = netcdf.open(filename, 'NC_NOWRITE');% 查看文件中的组% 假设我们想读取名为 "group1" 的组groupName

利用matlab bar函数绘制较为复杂的柱状图,并在图中进行适当标注

示例代码和结果如下:小疑问:如何自动选择合适的坐标位置对柱状图的数值大小进行标注?😂 clear; close all;x = 1:3;aa=[28.6321521955954 26.2453660695847 21.69102348512086.93747104431360 6.25442246899816 3.342835958564245.51365061796319 4.87