随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，图像分割作为图像处理中的核心任务之一，在许多领域中得到了广泛应用。
项目信息
编号：MCV-75
大小：9M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，图像分割作为图像处理中的核心任务之一，在许多领域中得到了广泛应用。特别是在复杂背景下的图像分割，面临着诸如背景噪声、物体遮挡、光照变化等挑战。
本研究基于Matlab平台，提出了一种适用于复杂背景下的图像分割技术。通过采用经典的图像预处理、二值化处理、边缘检测和连通区域标记等方法，本研究设计了一种高效的分割算法，能够在复杂的背景环境中准确地提取目标区域。
实验结果表明，所提出的分割方法能够有效处理多种背景和物体重叠的图像，并在不同类型的测试图像中取得了较高的分割精度和鲁棒性。本研究为复杂背景下的图像分割提供了一种有效的解决方案，具有广泛的应用前景。
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运行效果
运行 main.m
1.主界面
2.K-Means算法分割
3.FCM算法分割
4.二分Krmeans算法分割
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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