图像处理与目标分析（实现图像分割和详细目标属性计算，包含用户界面）

Detrend Normalization 图像处理图形用户界面，灵感来自 Munther 的 Dettend d。

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。

本程序合集展示了使用Matlab进行图像处理的多种常见方法。以下是部分关键程序： 直方图：生成图像的灰度直方图，展示图像的亮度分布。 特征提取：提取图像中的关键特征，如边缘、角点、纹理等。 图像分割：使用阈值法或聚类方法对图像进行分割，以提取感兴趣的区域。 每个程序的实现都简单易懂，并提供清晰的注释，适合初学者与进阶用户学习使用。

介绍了Matlab中PDL :: Transform :: Color模块的图像分割与拼接代码。该模块支持RGB到HSV等机器本机颜色表示形式的转换，提供了简单的编码/解码功能，适用于处理大尺寸图像和复杂的色域操作。

图像里的图像分割和颜色测量，真的是我用得比较频的组合，尤其是做医学图像或者工业质检那块，挺有用的。这个资源用的是 MATLAB 开发，逻辑还挺清晰，分割用的是经典的分水岭算法，适合那种边界模糊的彩色图像，效果还不错。 分水岭思路挺像地理分水线的概念，先把图像预一下，比如平滑、归一化啥的，再跑边缘检测，做出“地形图”，再模拟水灌进去，把区域分开，挺直观的。你用过canny或gradient这些操作的，会更快上手。 颜色测量这块目前代码缺一点，不过你自己补也不难。核心就是先选好区域（可以直接用分割结果），把RGB颜色转成Lab或HSV这类的颜色空间，再算点统计量，比如平均颜色、直方图、色差等等。

这个图形用户界面可以对任何 RGB 或灰度图像进行加密，支持多种图像格式。

函数pixel_scan可助您逐帧扫描图像中的每个像素，并显示其色彩。

遥感图像的分割技术其实就是把图像中关心的部分从整个场景中提取出来。这在多实际应用中重要，譬如军事上关注某些特殊目标，或者在环境监测中只对某些区域感兴趣。现在常用的图像分割技术有多，比如基于Otsu算法的图像分割，这种方法比较简单直接，效果也不错。不过，不同的应用场景对图像分割的要求不同，所以你需要根据具体需求来选择合适的算法。 如果你想快速上手，MATLAB 中有多现成的代码可以用。像是MRF 图像分割算法程序包或者meanshift 算法图像分割与 matlab 实现，都可以你快速实现分割功能。其实，图像分割技术也在不断进化，最近有些新算法，比如小波变换，也开始应用到图像分割中，效果蛮不错的

Matlab程序实现图像分割，能够同步外国论文和文献，非常便捷易用。