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- 论文分享：基于最小错误率贝叶斯决策的苹果图像分割。-papers share : Based on the minimum error rate Bayesian decision-making apple image segmentation.
bb
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割 迭代最佳阈值分割算法 matlab7.0环境运行无误
阈值分割迭代法0
- %基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割
deboor-cox.rar
- 目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺
cseg
- MATLAB基于贝叶斯的RGB的彩色图像分割-MATLAB Based on Bayesian Color Image Segmentation in RGB
bys
- 基于贝叶斯网络的图像分割技术，非常实用的哦-Image segmentation based on Bayesian network technology
bb
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割程序，MATLAB正常-Image segmentation based on Bayesian
bayes
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割，实现视频图像的分割 -Bayesian classification algorithm based on image segmentation, image segmentation of video
iterative
- 阈值分割迭代法处理图像 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割 -Threshold segmentation iterative method to deal with image Bayesian classification algorithm based on image threshold segmentation
Contourlet-HMT
- 基于 系数分布统计特性，结合隐马尔可夫树模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法 -Based on statistical properties of the distribution coefficient combined with hidden Markov tree model and Bayesian guidelines propose a new image segmentation algorithm
segmentation-of-SAR-images
- 系统地介绍总结了基于贝叶斯理论的陆海SAR图像分割-Systematic introduction summarizes the sea SAR image segmentation based on bayesian theory
Bayessegmention
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割，经典的循环迭代求取最佳阈值。-Image threshold segmentation based on the Bias classification algorithm, the classical iterative method for the optimal threshold.
fqxeawfq
- 应用小区域方差对比，程序简单，最小均方误差（MMSE）的算法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，基于欧几里得距离的聚类分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。-Application of small area variance comparison, simple procedures, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Including principal component analysis, factor analysis
arqupauv
- 有均匀线阵的CRB曲线，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，matlab编写的元胞自动机，基于负熵最大的独立分量分析，调试通过可以使用，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比。- There ULA CRB curve, Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, Bayesian parameter esti
fenken_v20
- 中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割重要参数的提取，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- The true extent of the value of the intermediary measure, measure the true extent of the agency based on the value of image segmentation Extract important parameters, Including principal component
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
基于贝叶斯的图像分割
- 基于贝叶斯的图像分割，使用贝叶斯决策对图像进行分割(Based on Bayesian image segmentation, use Bayesian decision to segment the image)