MATLAB彩色图像分割

此程序为基于图的图像分割提供了更新版本，支持彩色图像。使用方法如下： 编译：GraphSeg_compile 读取图像：img = imread('图片/rice.jpg') 分割：[L, 轮廓] = graph_segment(img, 1, 3, 100) 显示结果： 原始图像：imshow(img), title('原始图像') 分割结果：imshow(label2rgb(L)), title('分段结果')

这段MATLAB代码实现了对彩色图像分割中几种聚类方法的比较测试，包括基于斜率差分布的聚类、Otsu聚类、最大期望聚类、模糊C均值聚类和K均值聚类。

这是一个适合初学者的彩色图像分割MATLAB程序，附带示例图片。学习者可以通过这个程序和图片快速入门。

这段代码介绍如何使用MATLAB进行彩色图像的Otsu分割。代码包含了滤波、分割、膨胀和腐蚀等基本操作，并提供了简单的函数说明。虽然效果一般，但适合初学者学习和自行改进。只需运行main.m文件即可完成操作，非常简单易懂。

在MATLAB彩色图像分割的过程中，动态读取运行中的计数值需要特别注意。当涉及定时器或计数器的计数值时，如果顺序不正确，可能导致错误。例如，在同一时刻读取TLx和T�x的值时，需要确保定时器的运行状态允许准确读取。一种避免错误的方法是先读取T�x，再读取TLx，并比较两次读取的值。如果值相等，则可以确认读取正确，否则需重复此过程。这种方法在软件编程中的实现如下：读取T�x存入变量A，读取TLx存入寄存器R0，然后比较A和R0的值，根据比较结果决定程序的进一步执行。

MATLAB神经网络案例展示了如何利用支持向量机进行真彩色图像的精确分割。这些案例分析揭示了在图像处理领域中，利用先进的神经网络技术如何实现高效的分割结果。

逐像素取反，生成负片图像。

43 个图像分割的案例，结合了MATLAB、神经网络和SVM，做得还挺细的。尤其是真彩色图像的分割，起来本来就比较麻烦，这套资源里用 SVM 来分类像素，效果还不错，思路也清晰。 真彩色图像的图像分割，你要是做过就知道，光是 RGB 三通道提特征就够折腾了。这套教程用的是MATLAB 神经网络工具箱，再加上SVM分类，确实是个比较靠谱的方案。 资源里有 43 个案例，从图像开始，到一些比较复杂的分割应用，内容层层递进，比较适合边做边学的节奏。而且有个叫chapter18的章节，讲的是进阶的 SVM 技巧，蛮值得翻一下的。 你要是之前没玩过 SVM，建议先搞清楚它怎么分边界、怎么选核函数。再看图

图像增强的老项目了，但用起来还蛮顺的，适合做课题或者搞点科研 demo。 基于频域和密度分割这套方案，主函数就是main.m，点开就能跑，整个逻辑还挺清楚的。像傅里叶变换、伪彩色这些技术都涉及了，想学频域图像的朋友可以用来练手。 对小白也友好，Matlab 2019b版本能跑，不兼容也有提示。不会改代码？可以私信原博主，支持也比较全。资源包里连运行效果图都放好了，基本不用猜结果。 要做一些图像增强的方向，比如图像去雾、同态滤波、颜色衰减模型，这套代码都能一些思路。就算只是复现，也能节省不少时间。 哦对了，还有配套文章和参考资料链接，像是Otsu 分割、Retinex 增强这些也都有实例，拿来拓