Serendipity
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实现内容： - 网格划分：投影分析 + 自相关估周期 + 白顶帽去背景 + 质心提取 - 三种阈值分割：人工阈值、Otsu自动阈值、迭代阈值 - TV去噪（Chambolle投影算法） - 后处理：去小连通域 + 保留最大连通域 - 完整可视化：网格叠加、阈值对比、收敛曲线、分割结果 参考MATLAB代码：NewGridAndCV/demo_GriddingAndCV.m
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930 B
Matlab
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Matlab
function U1=choice(u0,Daxiao)
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L = bwlabel(u0,8);
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%%提取物体属性
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STATS = regionprops(L,'Area');
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%%提取面积数组
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area=[STATS.Area];
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% [m_area,n_area]=size(area);
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% num_big=0;
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% for i=1:n_area
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% if area(1,i)>100
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% num_big=num_big+1;
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% end
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% end
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%选取面积大的目标
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area_num=area(area>Daxiao);
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%计算大目标数量
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Length_area_num=numel(area_num) ;
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%设定数组，用来存储对于目标的标号
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array=zeros(1,Length_area_num);
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%将对于目标的编号存储在数字array中
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% for k=1:Length_area_num
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% % array(1,k)=find(area==area_num(1,k));
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%
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% end
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num_big=1;
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[m_area,n_area]=size(area);
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for i=1:n_area
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if area(1,i)>100
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array(1,num_big)=i;
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num_big=num_big+1;
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end
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end
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L_new=L;
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[m_L_new,n_L_new]=size(L_new);
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for i=1:m_L_new
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for j=1:n_L_new
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for k1=1:Length_area_num
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if (L_new(i,j)==array(1,k1))
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L_new(i,j)=0;
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end
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end
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end
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end
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U1=L_new;
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