基于pcnn的圖像分割的matlab實(shí)現(xiàn)-全文預(yù)覽
【正文】 圖像的邊緣，以下程序?qū)崿F(xiàn)圖像的擴(kuò)充1. functionend10. T(i+1,j+1)==0)|(T(i+1,j1)==0amp。if(T(i,j)==1)amp。8. 6. for4. Y=zeros(a,b)。2. [a,b]=size(X)。Y=judge_edge(X,n) S=Bianhuan(T)。69. n==1 Num=Num_1。64. end61. if58. for56. 54. n~=1 49. Threshold(find(B~=1))=exp(Decay)*Threshold(find(B~=1))。 %已發(fā)射過(guò)的標(biāo)記 else39. %這是什么? T(i01,i11)=1。34. U=double(F)*(1+Beta*double(L))。32. L=sum(sum(V.*Weight))。30. S(i0+1,i1)S(i0,i1)S(i01,i1)i0=2:a+1 23. n=1。 %此可權(quán)值矩陣的選取原則(或者根據(jù))是什么? ]。0 39。 主程序：圖像分割是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，可以說(shuō)，圖像分割結(jié)果的好壞直接影響對(duì)圖像的理解。有些算法需要先對(duì)圖像進(jìn)行粗分割，因?yàn)樗麄冃枰獜膱D像中提取出來(lái)的信息。圖像分割的方法和種類有很多，有些分割運(yùn)算可直接應(yīng)用于任何圖像，而另一些只能適用于特殊類別的圖像。分割結(jié)果的好壞需要根據(jù)具體的場(chǎng)合及要求衡量。下面的程序是基于PCNN最基本的圖像分割的matlab實(shí)現(xiàn)，分割效果較好。3. clear。5. I=imread(39。6. [Xa,Ya]=size(I)。8. imshow(I)。10. X=double(I)
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