说明：应用背景用于图像提取圆形区域，可以自定义半径大小及圆心位置，也可以在图像当中点取关键技术通过实例的分析，自定义圆形区域的半径大小和圆心位置，从而提取图像，方便简单。

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说明：舌像的梯度提取，然后进行分水岭分割，最后进行邻近区域合并，得到舌体图像。

舌分割 舌像梯度提取 舌像提取 舌体图像 舌像分割

说明：对数字图像的方向梯度直方图HOG特征提取，是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。

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说明：区域生长，图像的分割，种子点选取流程。图像分割是将图像分割成若干特定的、唯一的区域，并呈现出感兴趣的目标的技术和过程。它是从图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法分为基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割。自1998年以来，研究人员对原有的图像分割方法进行了改进...

区域生长 图像分割 种子点

说明：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

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说明：首先利用形态学开运算将图像中小于结构元素的亮点去掉，利用源图像与处理后的图像作差，对差图像进行阈值分割，得到二值图像，将二值图像中的一些干扰区域去掉，提取二值图像中的圆形区域，并在源图像上对小目标进行标记，实现对圆形亮目标的检测。

形态学开运算 图像中亮点 Bright-circular 提取圆形MATLAB 圆形目标检测

说明：应用背景图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。但是在实际应用中...

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说明：对指定的一幅含有多个目标的灰度图像，进行基于阈值的图像分割处理，对结果图像进行基于数学形态学的后处理设计，以得到更理想的目标区域。最后对结果图像进行区域标记（以颜色区分不同区域）并提取目标个数、各目标区域的面积、圆形度等特征。

图像颜色分割 圆形度 图像分割

说明：提出了一种可快速、高精度提取不规则光点图像中心的多尺度光点图像中心定位方法。首先，结合图像形态学处 理和阈值分割确定光点图像区域，初步确定光点图像大小；然后，计算不同尺度空间下各光点图像区域的Ｈｅｓｓａｉｎ矩阵， 由Ｈｅｓｓａｉｎ矩阵特征值确定的判决系数确定最佳尺度，并确定光点图像中心像素级坐标...

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说明：这是一个阈值分割算法，主要用来对图像进行二值化，提取感兴趣区域~~

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