图像相似区域

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图像相似性评估
在Matlab图像检索中,对图像进行处理和匹配,以评估它们之间的相似性。
计算图像相似度的Matlab程序
该程序通过计算互信息、均方根误差、峰值信噪比和交叉熵等四个统计学参数,来评估两幅图像之间的相似度。
Matlab图像连通区域提取技术
介绍如何使用Matlab代码来实现图像的连通区域提取,内容简明易懂,适合初学者。
基于Matlab的图像相似度计算方法
介绍了一种利用Matlab进行图像相似度计算的方法。该方法可以有效地量化两幅图像之间的相似程度,并可应用于图像检索、目标识别等领域。
ROI图像区域提取的Matlab实现方法
利用Matlab实现图片中感兴趣区域(ROI)的提取,通过简单运行go函数即可进行可视化操作。
matlab图像相似性比较及snr信噪比分析
讨论使用matlab进行图像相似性比较及snr信噪比分析的方法。
图像分析探测图像连通区域及物体数量计算
通过标签传递算法,利用Matlab实现图像连通区域的检测及物体个数的计算。
基于区域大小的二值图像处理方法优化前景区域保留策略
函数sizethre(im, s, mode):输入二值图像矩阵im,其中0表示背景,1表示前景。参数s表示像素数,mode为字符串变量,可选'向上'或'向下'。当mode='向上'时,删除像素数大于s的区域;当mode='向下'时,删除像素数小于s的区域。输出imout为处理后的图像矩阵,保留面积较大(或较小,取决于mode)的前景区域,其余标记为背景。
基于均匀掩码区域的图像噪声过滤算法
该算法通过在目标像素周围区域内搜索最均匀的掩码来实现图像降噪。算法使用 5x5 像素的方形邻域和 3x3 掩码评估每个掩码区域的灰度均匀性,并将目标像素替换为 5x5 搜索区域内找到的最均匀 3x3 掩码的中心像素值。 该算法的理论基础来源于 Nagao 和 Matsuyama 在其论文《边缘保持平滑》中提出的方法。
Matlab开发绘制RGB颜色表示的图像区域
此代码使用所选图像区域中各像素的颜色信息,在3D图中绘制RGB颜色表示的图像部分。用户需选择图像中的区域,并进行输入处理,随后生成对应的结果图。每个点的位置和颜色与图像中像素的对应关系保持一致。