彩色图像fcm分割算法matlab代码(把图像分块处理matlab)

本篇文章给大家谈谈彩色图像fcm分割算法matlab代码，以及把图像分块处理matlab对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、matlab中的功能函数FCM如何使用
• 2、matlab彩色图像的阈值分割
• 3、求matlab程序和演示结果
• 4、我利用matlab完成了彩色图像的阈值分割,但是分割后的图片是二值的,我...
• 5、如何用matlab进行图像分割
• 6、matlab图像分割程序

matlab中的功能函数FCM如何使用

1、创建.m文件，.m文件中用关键字function定义函数，定义函数的格式如下：function [输出变量] = 函数名称（输入变量）输入变量和输出变量可以是一个，也可以是多个。

2、首先打开电脑上的“matlab”软件，软件主界面如下图所示，在命令行窗口输入“function”。将鼠标移动function处，点击鼠标右键，可以看到“关于所选内容的帮助”。

3、matlab中的feval函数是用于计算函数。其使用格式：[y1，...，yN] = feval（fun，x1，...，xM）这里，fun是自定义函数， x1，...，xM 是计算参数。

matlab彩色图像的阈值分割

应用阈值分割：接下来，使用阈值分割方法对图像进行分割。

rgb模型3个通道 imgr=img1（：，：，1）；imgg=img1（：，：，2）；imgb=img1（：，：，3）；得到灰度直方图 imhist（imgr）2）简单的二值化 im2bw 或者edge.3）特征提取。根据香蕉、草莓、奇异果的特征统计出各自的个数。

为了保持图片的完整性（即三种色彩提取结果中彩色相加后能得到原图），本例中默认设置阈值为0，为了得到更为单纯的颜色，可适当增大阈值。

求matlab程序和演示结果

1、因为disp后面跟字符，a（i，j）是数值，不能直接接。

2、打开matlab软件，在命令窗口输入：A = rand（1，9），表示产生9个0~1之间的随机数，输出如下：继续输入：S = sum（A）；B = A*10/S ，表示将每个随机数变为到原来的10/sum（A）倍，此时的数组B即为所求。

3、把你的5*16矩阵给出来，一下完成，这里用x代替。

4、这个是整数线性规划，可以用相关的函数来做。不过由于变量只有三个。也可以用穷举法来做：思路：先产生0-4的所有排列。从中选取出总和为4万元的组合（15种）然后计算这15种方案的效益值，再求出最大值。

5、常采用传递闭包法，即从上述R矩阵出发，求R^2--R^4--R^..，直到第一次出现R^k × R^k=R^k，这时表明R以具有传递性。 4 根据模糊等价矩阵和某以a得到分类结果。

我利用matlab完成了彩色图像的阈值分割,但是分割后的图片是二值的,我...

1、具体用法如下：BW = im2bw（path，level）。其中，path表示图片的完全路径；level表示区分黑白色的界限（0~1之间的数字）。返回值BW 就是一个只含有01的矩阵。

2、matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值（threshold）变换法把灰度图像（grayscale image）转换成二值图像。所谓二值图像， 一般意义上是指只有纯黑（0）、纯白（255）两种颜色的图像。 当然， 也可以是其他任意两种颜色的组合。

3、阈值分割就是针对灰度图像的，通过设定一个阈值可以在分割后达到二值化的效果。对彩色图像进行阈值分割，当然也是转成灰度图后进行分割了。

如何用matlab进行图像分割

1、获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径；2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform（）和applycform（）来实现；3）对ab分量进行Kmean聚类。

2、matlab实现边缘检测和图像分割提供了很多有用的图像处理函数，做图像分割方法有很多，例如：基于阈值的方法，基于边缘的方法，基于区域的方法，基于凸轮的方法以及基于能量泛函的方法。

3、阈值分割就是针对灰度图像的，通过设定一个阈值可以在分割后达到二值化的效果。对彩色图像进行阈值分割，当然也是转成灰度图后进行分割了。

4、同楼上，最好上图，让我们明白你的图像大概是什么样子。最简单基本的分割是，做个GUI界面，读入图像后，手动选取控制点中任一像素，做区域增长或者分水岭，分割完成之后求中心点坐标就是所有控制点像素的坐标加权求均值。

matlab图像分割程序

对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans（）来实现；4）显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标，背景用黑色表示。

读取图像：首先，你需要读取待处理的图像。img = imread（your_image_path.jpg）； % 替换为你的图片路径 预处理图像（可选）：有时候，你可能需要对图像进行一些预处理，比如滤波、去噪等。

imcrop，截取图像的一部分 [I2，rect]=imcrop（I1）；I1是对象图形，I2是剪裁后的图形。rect里面保存的截取后的矩形四个参数，根据你鼠标选择而定。左上角的x，y的坐标值，矩形的宽和高。根据你鼠标选择而定。

用函数im2bw可以实现对灰度图像（或彩色图像的二分处理）。具体用法如下：BW = im2bw（path，level）。其中，path表示图片的完全路径；level表示区分黑白色的界限（0~1之间的数字）。返回值BW 就是一个只含有01的矩阵。

阈值分割就是针对灰度图像的，通过设定一个阈值可以在分割后达到二值化的效果。对彩色图像进行阈值分割，当然也是转成灰度图后进行分割了。

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