彩色图像的Otsu分割MATLAB代码解析

彩色图像的分割操作，说白了就是把你想要的部分从一整张图里“抠”出来。这套基于MATLAB的代码，思路挺清晰，操作也不复杂。嗯，尤其适合那种颜色比较丰富、前景背景对比的图片，分割出来的效果还挺靠谱。

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。

逐像素取反，生成负片图像。

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

Matlab应用：彩色图像的直方图均衡化。彩色图像的直方图均衡化技术提升图像质量。

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。

随着计算机技术和微电子技术的发展，彩色图像成像设备性能不断提高，价格也随之下降，彩色图像的应用范围越来越广泛，彩色图像处理技术也在逐步提高。与灰度图像相比，彩色图像除了包含有大量信息以外，表示方法、数据结构和存储方式都与灰度图像不同。本章介绍彩色图像处理，包括彩色图像的基础、彩色图像的坐标变换。