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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
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Imgs(dx 1 : dx R1, dy 1 …目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
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matlab2022a
3.部分核心程序
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Imgs(dx 1 : dx R1, dy 1 : dy C1, : ) I01;
map_f2 zeros(dim2, dim2, N);
map_f2(dx 1 : dx R1, dy 1 : dy C1, : ) map_f;%分解层级和允许的最大块大小必须受到限制
dim3 dim2 / 2;%当未设置层级时设置默认层级
if level 0level log2(dim2);
end% 设置默认允许的最大块大小
if Blks 0Blks dim2;
end%四叉树分解过程
pmin 2;
Num N;
[S, fus_idx, fus_max] func_fusion(Imgs, map_f2, Num, level);Fusion_dec fus_idx(dx 1 : dx R1, dy 1 : dy C1);
fus_max fus_max(dx 1 : dx R1, dy 1 : dy C1);%第一个滤波器开启和关闭形态学滤波
Iter 1;
Fusion_dec func_morph(Fusion_dec, N, Iter);% 第二个滤波器过滤内部的小块
Sz_blk R1 * C1 / 40;
Fusion_dec func_Blk_Filter(Fusion_dec, N, Sz_blk);
FImg zeros(R1,C1);%定义部分直接根据决策图进行复制
for ii 1 : Num FImg FImg I01(:,:,ii) .* (Fusion_dec ii);
end%通过最大选择方法进行复制
Imax1 zeros(R1, C1, N);
Imax2 zeros(R1, C1);
%查找每个FM中的最大FM
for ii 1 : Ntag (map_f(:,:,ii) fus_max);Imax1(:,:,ii) tag;Imax2 Imax2 tag .* ii;
end%非部分图像和最大选择
Pno (Fusion_dec 1);
Ino I01;
Pno2 zeros(R1,C1);
for ii 1 : NIno(:,:,ii) Ino(:,:,ii) .* Pno;Pno2 Pno2 Ino(:,:,ii) .* Imax1(:,:,ii);
end%有超过一个FM(i)具有maxFM的位置
Nmax sum(Imax1, 3);
%单个和多个位置
Nsgl (Nmax 1);
Nmulti 1 - Nsgl;
% 如果存在多于一个的FMi等于maxFM
part2 sum(Ino, 3) ./ N;%对于整个非部分
nonPart Pno2 .* Nsgl part2 .* Nmulti;%最终的融合图像FImg
FImg FImg nonPart;
FImg uint8(FImg);figure
subplot(121);
imshow(FImg);
subplot(122);
imshow(mat2gray(Fusion_dec))
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4.算法理论概述 图像分割是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术旨在将图像划分为多个具有相似性质的区域。基于四叉树的图像分割算法是一种有效的分割方法它通过递归地将图像划分为四个子区域即四叉树结构来实现图像的层次化分割。四叉树Quadtree是一种数据结构主要用于对二维空间进行分区和索引特别适用于图像处理领域。在图像分割中四叉树常用于划分图像区域根据图像像素值或者颜色信息递归地将图像空间分割成四个子区域直至满足某种终止条件。 图像分割应用 通过构建四叉树可以有效地对图像进行层次化的分割。图像分割后每个叶节点通常代表了一块具有相似特征的图像区域。在图像分析、目标检测、图像压缩等领域这样的结构有助于快速访问和处理相关区域。 然而在实际生成数学公式的图片表示时受限于当前环境请允许我使用文字来描述数学表达式而不能直接显示图片形式的公式。若需要具体数学公式图像你可以在专业的数学排版软件或在线工具中创建或者我可以为你简单模拟数学公式的文本表述。 基于四叉树的图像分割算法是一种有效且灵活的图像分割方法。通过递归地划分图像区域并结合适当的停止准则和后处理步骤可以实现高质量的图像分割结果。这种算法在计算机视觉、遥感图像处理、医学图像处理等领域具有广泛的应用前景。
5.算法完整程序工程
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