图幅分割

基于SIFT特征提取、描述、匹配、RANSAC算法、仿射变换实现多幅图像拼接

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')

这段代码用于计算两幅图像的PSNR、SSIM和AMBE。

以下是使用Matlab实现两幅图像的异或运算的代码： % 读取两幅图像 img1 = imread('image1.png'); img2 = imread('image2.png'); % 将图像转换为二值图像 bw1 = imbinarize(img1); bw2 = imbinarize(img2); % 进行异或运算 result = xor(bw1, bw2); % 显示结果 imshow(result); title('异或运算结果'); 此代码将读取两幅图像，并将其转换为二值图像，然后进行异或运算，最后显示运算结果。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

MI 是对齐来自不同传感器的两个图像的好方法。这里有一个形式最简单的函数来计算两幅图像之间的 互信息。该函数 f = cal_mi(I1, I2) 存放在 test_mi.m 文件中。您的意见或建议将不胜感激。

功能简介 该C++库为图像分割任务提供高效的层次树分割算法。它基于以下论文的研究成果，并使用C++11标准进行开发： T. Liu, C. Jones, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation. Journal of Neuroscience Methods, 226, pp. 88-102, 2014. T. Liu, E. Jurrus, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Watersh

通过MRI图像识别脑肿瘤，首先去除无关部分，使用各向异性扩散过滤器去除噪声，再通过快速边界盒算法识别肿瘤边界，使用支持向量机对边界分类，提取出肿瘤。

全国一万航空摄影分幅这个项目，听起来挺专业的，但其实就是通过航空摄影技术把高分辨率图像转化为详细的地图。主要流程包括数据获取、投影变换、数字化和图例添加。航空摄影技术使用专门的航空相机拍摄地面，数据精度比卫星影像高，适合做详细的城市规划和区域。你可以通过 GIS 软件将这些影像转化为地图，再根据需要加入图例，数据，生成地图。它需要用到一些专业的文件格式，比如.TAB、.MAP、.DAT等，这些格式时需要小心，确保数据的精确性。如果你对 GIS 和航空摄影感兴趣，可以深入了解一下它们的应用和技术。要注意，投影变换是重要的一步，因为地球是曲面的，而地图是平面，选择合适的投影方式能避免失真，保证地图

基于投影的方法分割车牌字符，分割后的二值图像字符可用于字符识别。