目标分割
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基于MATLAB的视频序列运动估计与目标分割系统
本项目利用MATLAB实现视频序列的运动分析与处理，通过提取帧间运动矢量进行运动补偿，有效减少帧间冗余，并支持动态背景下的运动目标分割，适用于视频压缩与智能监控场景。 -
基于MATLAB的视频序列运动估计与动态目标分割系统
本项目在MATLAB环境下实现对视频序列的高效运动分析与目标分割。系统通过计算相邻帧间的光流场估计运动信息，识别物体运动模式，并自动分割出独立运动目标。可用于视频压缩、运动跟踪和行为分析等应用场景。 -
基于MATLAB的动态目标分割与运动分析系统
本项目利用MATLAB实现了视频序列的运动估计与背景建模，通过运动补偿与背景分离技术精确提取动态目标，并支持目标轨迹分析。适用于视频监控、行为识别等场景。 -
标记受控分水岭图像分割与统计系统
该项目致力于利用MATLAB强大的图像处理工具箱实现一套鲁棒的分水岭图像分割方案。分水岭算法的核心思想是将图像中的像素灰度值看作海拔高度，从而构建出由区域极小值、集水盆地和分水岭脊线构成的地形模型。为了成功应用于实际场景并规避传统方法对噪声极度敏感导致的过分割缺陷，本系统集成了标记受控技术。 第一阶段为预处理，采用中值滤波消除孤立噪声并利用形态学重构平滑非均匀的光照背景；第二阶段通过Sobel算子或形态学梯度计算提取物体的边缘骨架；第三阶段执行关键的标记提取任务，通过对梯度图进行距离变换寻找局部最大值点作 -
农作物病虫害等级图像分类与自动诊断系统
本项目是专门针对农作物病害程度评估而设计的MATLAB图像处理与识别系统。系统通过复杂的数字信号处理流程对患病植物照片进行分析。首先通过预处理模块执行图像去噪、平滑处理及灰度化操作，利用HSV或LAB颜色空间转换功能增强病斑区域与健康组织的对比度。核心功能在于利用改进的图像分割算法（如大津法或K-means聚类）精准提取受损区域，并从这些病变部位计算出颜色矩、形态学特征（如受损面积比、周长）以及基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征。针对用户要求的四个严重等级，系统构建了深度学习卷积神经网络（CNN）分类
