图像分割在实验材料显微照片处理中的应用

采用经典图像分割算法（Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny）对灰度图像进行分割并进行比较。程序中使用edge函数指定具体的边缘检测方法和参数，并展示分割后的图像。

利用小波变换技术进行图像分割，使用MATLAB实现并优化复小波变换在医学图像中的应用。

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利用聚类算法识别图像分割的阈值，并使用 MATLAB 进行图像分割。

这是我作为计算机科学系学生早年在Matlab上完成的项目。这个脚本是为了第七学期的Image Analysis课程而创建的，自动处理灰度图像。项目包括实现色彩实验室空间中图像的表示，使用SLIC算法进行超像素图像分割，并提取SURF和Gabor特征。使用SVM分类器学习颜色预测模型，使用图像分割算法估算黑白像素的分布。该程序完全在Matlab IDE中编写。这个存储库展示了我作为学生在该领域的实践经验。

图像分割是图像处理中常用的技术之一，包括边缘检测、边界跟踪、区域生长等方法。这些算法基于图像灰度值的不连续性或相似性进行操作。边缘检测通过检测灰度变化来确定边缘点，有效地减少数据量并保留重要的结构属性。MATLAB提供了多种命令和工具，用于实现这些技术，例如平滑滤波、锐化滤波、边缘判定和连接。本教程详细解释了这些命令的用法和实施步骤，帮助读者深入理解图像分割在MATLAB中的应用。

区域生长算法是一种用于图像分割的方法，其代码注释详细，适合具有一定算法理解能力的学习者。

图像分割领域中，蛇（活动轮廓）算法的应用被广泛研究和应用，其在精确轮廓提取中展现出卓越的效果。

探讨了遗传算法在数字图像分割中的应用，并详细介绍了相关论文报告及Matlab程序的实现。