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🔥 内容介绍
图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是将图像分割成具有独特特征的区域，以便进行进一步的分析和处理。在图像分割领域，SDD、Otsu 和自适应阈值方法都是常用的技术，它们在不同的场景下都有着各自的优势和局限性。本文将基于这三种方法，对BBBC005数据集中的275个合成核图像进行分割，并对结果进行比较和分析。
首先，让我们简要介绍一下这三种方法。SDD（Saliency Detection and Dominant Descriptor）是一种基于显著性检测和主导描述符的图像分割方法，它能够有效地识别图像中的显著目标，并将其与背景分离。Otsu 方法是一种基于图像灰度直方图的自适应阈值分割方法，它通过最大类间方差来确定最佳阈值，从而实现图像的自动分割。自适应阈值方法则是一种根据图像局部特性动态调整阈值的分割方法，它能够有效地处理光照不均匀和噪声干扰较大的图像。
在本次实验中，我们首先对BBBC005数据集中的275个合成核图像进行了预处理，包括去噪、灰度化和边缘增强等操作，以提高图像的质量和分割效果。然后，我们分别使用SDD、Otsu 和自适应阈值方法对这些图像进行了分割，并对比了它们的分割结果。
实验结果表明，SDD 方法在识别合成核图像中的显著目标方面效果较好，能够有效地将核区域与背景分离，但对于一些细节部分的分割效果不佳。Otsu 方法在整体分割效果上表现稳定，但对于光照不均匀和噪声干扰较大的图像分割效果较差。自适应阈值方法在处理光照不均匀和噪声干扰较大的图像时表现较好，但在识别显著目标方面稍显不足。
综合比较三种方法的分割效果，我们发现它们各自在不同场景下都有着一定的优势和局限性。在实际应用中，我们可以根据图像的特点和需求选择合适的分割方法，甚至结合多种方法进行分割，以获得更好的效果。同时，我们也可以通过改进算法和模型，进一步提高图像分割的准确性和稳定性。
总之，本次实验对BBBC005数据集中的275个合成核图像进行了基于SDD、Otsu 和自适应阈值方法的分割研究，结果对比分析了这三种方法的优缺点，为图像分割领域的研究和应用提供了一定的参考和借鉴。希望本文能够对相关领域的研究者和开发者有所帮助，也欢迎大家就本文提出宝贵意见和建议。
📣 部分代码
function[Gmag]=EF_seg(path)
addpath('MatlabCentral_ICIP2018');
A11=im2double(imread(path));
A1=A11(:,:,1);
[xx,yy]=size(A1);
I=A1;
METHOD = 1;
% METHODSEG = 4;
METHODSEG = 5;
AICBIC_SELECTION = 1; %Set AICBIC_SELECTION = 1, to use AIC is selected else BIC is used
set(0,'DefaultFigureColormap',jet);
ResultsDirD{1} = './MatlabCentral_ICIP2018/RES_NIH3T3//';
ResultsDirD{2} = './MatlabCentral_ICIP2018/RES_U20S//';
ResultsDir = ResultsDirD{1};
fname = 'dna-1-0';
%ALGO PARAMETERS
I=imresize(I,[1024,1344]);
[IClustTotal,totEll,INITSEG] = runMainAlgo(I,AICBIC_SELECTION,METHOD,METHODSEG,89);
[~,Gmag]=myImWriteOnRealImages(I,IClustTotal,ResultsDir,fname,1,0 );
Gmag=imresize(Gmag,[xx,yy]);
I=imresize(I,[xx,yy]);
%figure,imshow(Gmag);
%%%centriod computation
% [L1,num1]=bwlabel(Gmag,8);
% S1=regionprops(L1,'Centroid');
% Centroids1=cat(1,S1.Centroid);⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 邵思协.基于自适应阈值的森林冠层图像分割算法研究[D].东北林业大学,2018.DOI:CNKI:CDMD:2.1018.249505.
[2] 殷苏民,朱锦萍,王祖声,等.基于顶帽变换和最大类间方差法的图像分割方法研究[J].科学技术与工程, 2014(7):5.DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2014.07.013.
