主动轮廓模型

当前话题为您枚举了最新的 主动轮廓模型。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Matlab中的主动轮廓模型用于图像分割的算法代码
Matlab中的主动轮廓模型是一种用于图像分割的算法,根据图像的特定特征和边界识别过程。这些代码提供了关于如何实现和优化该模型的详细说明。
蛇形活动轮廓边界提取源代码
这份MATLAB代码专门用于从医学图像中提取轮廓,是进行精确轮廓分析的关键工具。
图像分割中的蛇活动轮廓算法应用探析
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。
MRI和CT骨骼分割中活动轮廓的MATLAB开发
请继续关注进一步的更新,这是一个简化版本。根据http://www.crisluengo.net/index.php/archives/217 实现。
基于Matlab Simulink的主动滤波器模型分享
这几天我仿制了一个基于Matlab Simulink的主动滤波器模型,觉得效果不错,现在分享给大家。
从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的方法
CONTOURDATA是用于从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的函数。CONTOUR、CONTOURF、CONTOUR3和CONTOURC生成的轮廓矩阵CLABEL,传统上用于创建轮廓标签。S = CONTOURDATA(C)用于提取等高线矩阵中每个轮廓的(x,y)数据对。返回的结构体数组S具有多个字段:S(k).level包含第k条轮廓的高度级别,S(k).numel包含描述第k条线的点数,S(k).isopen表示第k个轮廓是否是开放的,S(k).xdata包含第k条轮廓的x轴数据,S(k).ydata包含第k条轮廓的y轴数据。
CONFIGR(CONtour FIgure GRound)一种长程轮廓补全模型的开发
该软件已在波士顿大学CNS技术实验室成功实现,详细信息可访问http://techlab.bu.edu。该软件的主要开发者是柴坦亚赛,他在生物视觉原理基础上设计了CONFIGR(CONtour FIgure GRound)模型,专注于稀疏和嘈杂图像的轮廓补全。CONFIGR在集成视觉/识别系统中的作用是识别图形像素并执行初始识别阶段,通过填充完成图像的长程轮廓补全,从而提高全局功能如对象识别的准确性。该算法以像素大小作为最小的独立图像单元,无需额外参数选择,具备多尺度模拟能力。
ContourEdges 基于轮廓值在图像边缘绘制矩阵轮廓线的方法
该方法能够在给定的轮廓值上,无需插值,直接跟随图像边缘绘制矩阵的轮廓线。虽然与轮廓功能有所区别,但其语法相似,为用户提供了一种简便的轮廓绘制选择。
轮廓线平滑使用二维样条拟合改善轮廓线质量
CONTOURSPLINE(X,Y,Z,N)创建具有N个等高线级别的等高线图,将Z值视为XY平面上的高度。X和Y是定义X轴和Y轴的向量,长度分别为size(Z,2)和size(Z,1)。CONTOURSPLINE(X,Y,Z,V)在给定的层级V上绘制轮廓。注意,CONTOURSPLINE可用于平滑轮廓,但不能解决数据质量问题。
黑白图像中的轮廓跟踪
给定黑白图像和轮廓上特定点的行和列值,contour_trace 函数可以追踪并返回整个轮廓上的所有点。此函数假设前景为黑色,背景为白色。输入为黑白图像和轮廓上的单个像素的行和列值,输出为仅包含所需轮廓的二进制图像和轮廓上所有点的 (行,列) 值。