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根据概率密度分布，分割前景与背景，附有实验图片-According to a probability density distribution, segmentation foreground and background, experiment with picture
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本程序是基于支持向量机的图像分割问题。通过支持向量机对图片的采样点进行训练，然后对整张图片进行预测。可以将图片分为前景与背景两个部分。-This procedure is based on the support vector machine image segmentation problem. Through the support vector machine to the picture of the sampling point for training, and then the w
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基于边缘图像分割算法，GAC，当图像中的对象和背景的边界处灰度值存在较大差异，那么对象的边缘就形成明显的轮廓-Based on the edge image segmentation algorithm, GAC, when the image of the object and the background of the edge of the gray value there is a big difference, then the edge of the object to form a
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利用支持向量机对图像进行分割，标注背景和目标图像训练点，再进行SVM的训练。-SVM for image segmentation, image annotation background and objectives of the training points, then SVM training.
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Abstract：This paper presents an algorithm that can estimate dim and small target background via bilateral filtering. The conventional method directly uses bilateral filtering for background suppression, which can largely retain background, but it sti
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指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理中最关键的技术之一. 精确、可靠地将指纹图像从背景中分割出来,能够加快后续工作的处理速度,提高识别算法的准确性-Fingerprint image segmentation is one of the Automatic Fingerprint Identification System Pretreatment most critical technology accurate and reliable fingerprint image segmentat
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提出一种利用视觉显著性对图像进行分割的方法。首先提取图像的底层视觉特征，从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性，得到各特征显著图；对各特征显著图进行综合，生
成最终的综合显著图。然后对综合显著图进行阈值分割，得到二值图像，将二值图像与原始图像叠加，将前景和背景分离，得到图像分割结果-It presents a significant advantage of visual image segmentation method. First, extract
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实现图像分割功能的matlab程序，有效分离指纹前景和背景，方便下面的操作-Image segmentation function of the matlab program, effective separation of the foreground and background, to facilitate the following operations
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为了根据作物不同病害程度等级采取不同防治方法，实现作物高产和减少环境污染，提出了一种复杂背景
下的作物叶片病害等级分类算法。首先，利用阈值分割法对黄瓜病害叶片图像进行病斑分割 其次，计算病斑区域中
像素个数与病叶区域中像素个数的比值 最后用作物病害等级分级标准进行比较来确定病害等级类别。利用该方法
在2 种作物5 种常见病害叶片图像数据库上进行了病害等级分类试验，识别精度高达92． 7 。结果表明，该方法对
作物病害叶片等级分类是有效可行的-To take a different
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图像分割是图像处理的重要步骤, 由于彩色图像含有的信息比灰度图像还多, 因而对彩色图像分割的研
究越来越受到人们的关注. 提出一种新的基于RGB 空间颜色相似性的彩色图像分割方法. 首先比较各种颜色模
型的优势与不足, 然后根据RGB 颜色空间的颜色信息和亮度信息提出一种计算在RGB 空间下颜色相似性的方
法, 再结合提出的图像颜色分量计算方法, 从而形成颜色分类地图, 最后根据颜色分类图进行像素划分, 得到分
割结果. 实验在Matlab 平台上进行, 结果表明: 对于颜色分明
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DFT.m:计算一幅图像的DFT，并在屏幕上显示频谱图，将频谱原点移到图像中间。
zhifangtu.m：用直方图均衡算法对一幅图像进行增强。
fenge.m：设计一种算法自动从灰度图像上求得全局分割阈值，将一幅图像中的目标和背景分隔开，使这幅图像的目标和背景有着不同的平均灰度。
gongshengjuzhen.m:求出一幅图像的像素和有下一个像素的共生矩阵。
OpenAndClose.m：实现二值形态学的膨胀、腐蚀、开操作、闭操作。-DFT.m: Calculates the
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用libsvm来实现图像分割，测试图片用的亦是25cases和40cases中的那个littleduck测试图片。主体程序思想为25cases中的代码过程，改进之处为可以让用户利用ginput来提取背景的样本点和前景（待分割出来的目标）的样本点作为训练样本，而不需实现指定背景和前景的样本点，也不用额外的小软件来查看某点的RGB值，ginput即可。-With libsvm to image segmentation, test picture is also used in 25cases an
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用GrabCut算法实现图像的分割，有效的将目标区域从背景区域分离出来，方便有效，可以直接运行。-GrabCut algorithm to achieve the image segmentation, the effective target area the background area separated, convenient and effective, can be run directly.
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该实例程序通过改进灰度直方图双峰法，实现了迭代求全局最佳阈值，对于前背景灰度范围差异明显的图像有良好的分割效果。(By improving the gray histogram Shuangfeng method, the example program achieves the global optimum threshold by iteration, and has good segmentation effect for the images with obvious differenc
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此类方法的特点是比较简单、计算量小，算法上容易实现，但很少考虑图像中像素的空间位置关系，因此当背景复杂时，容易丧失部分边界信息，造成分割的不完整；针对灰度图像来展开的(The characteristics of this method is relatively simple, small amount of calculation and easy to implement algorithm, but rarely consider the spatial relationship of
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图像分割是图像分析的关键步骤，而水平集方法是图像分割的一项热门方法，它有着许多算法不具有的优点，尤其可用于分割背景复杂信息难以提取的医学图像。这里是一些水平集分割图像的matlab的实现例子，希望可以帮到大家。(Image segmentation is the key step of image analysis, while the level set method is a popular image segmentation method, it has many advantages
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opencv 调用，视频前景目标分割，动目标提取，对静态视频背景进行分割，提取出运动目标。(Opencv call, video foreground target segmentation, moving object extraction, segmentation of static video background, extraction of moving objects.)
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用U-net进行脑部图像多类分割，用keras框架进行实现(U-net brain segmentation keras tensorflow background)
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用于背景建模实现视频运动目标分割 与目标跟踪算法(For background modeling, video moving object segmentation and object tracking algorithm)
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OTSU算法也称最大类间差法，有时也称之为大津算法，被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分.(Difference method OTSU algorithm called maximum class, sometimes called the Otsu algorithm, is considered to be the best algorithm, threshold
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