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搜索资源 - background segmentation
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图像分割是把图像划分成具有实际意义的互补交迭的区域的集合。在图像分割之前，图像区域的数目未知，而在分割后各个区域同时满足均匀性和连通性的条件，故图像分割是一个复杂的过程，目前大多数研究都是针对某一类型图像或者某一具体应用的分割。图像阈值化分割的基本思想是确定一个阈值，然后把每个像素点的像素值和阈值相比较，根据比较的结果把像素划分为两类，前景(1)或背景(0)。该方法的关键是确定一个最优的阈值。常用的阈值确定方法有直接门限法、类间最大方差法(otsu法)、分水岭算法、最小误差法、最大熵法等。该段代
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Background subtraction -to extract the background information from the image.
Segmentation is adopted here-Background subtraction -to extract the background information from the image.
Segmentation is adopted here..
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使用背景建模法和时间差分法的前景分割，使用找轮廓的方式显示移动物体的位置-Background modeling using time-difference method and the prospect of partition, use the display profile to find the position of moving objects
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分五个部分讲解：1.计算分割函数。图像中较暗的区域是要分割的对象。
2.计算前景标志。这些是每个对象内部连接的斑点像素。
3.计算背景标志。这些是不属于任何对象的像素。
4.修改分割函数，使其仅在前景和后景标记位置有极小值。
5.对修改后的分割函数做分水岭变换计算。-Divided into five sections explain: (1) Calculate the partition function. The dark areas in the image is the
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在不同纹理背景下对带钢表面的缺陷进行准确的检测-Under the background in different texture to the strip surface defects in accurate detection
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用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割开，设这幅图像的目标与背景有着不同的平均灰度，本实验采用灰度平均值。-Use an algorithm to complete global threshold segmentation. In this source file we use average gray level to distinguish the subject and the background.
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该文档里面包括了基于背景差的视频图像分割方法的相关论文。学习很有用-This document which includes the relevant papers of the poor video images based on background segmentation method. Learning useful
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自动前背景分割，基于超像素、形状和外观前验概率及图切割-A novel foreground/background segmentation
algorithm that attempts to segment the interesting
objects from the rest of the image.The model includes a geometric prior and an appearance
prior, whose parameters are lear
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GrabCut 算法是一种高效的前景背景分割算法。传统分割算法应用纹理或边界信息中的一种进行分割, 而GrabCut 算法
综合利用了纹理及边界两种信息进行图像分割。GrabCut 算法是对Graph cuts 算法的改进, 具有分割精度高, 交互式操作少的优
点, 并将分割从灰度图像推广到了彩色图像领域, 是一种比较有前途的交互式分割算法。该算法用在静态图像编辑中的图片背景
更换, 取得了很好的效果。-The GrabCut algorithm is an efficient pr
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利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景-To achieve segmentation foreground and background using histogram-based adaptive threshold method
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简单的背景差分法代码，用于运动物体前景检测-simple background segmentation code
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Image Segmentation.
A central problem, called segmentation, is to distinguish objects from background [10]. For intensity images (ie, those represented by point-wise intensity levels) four popular approaches are: threshold techniques, edge-based
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大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0， 平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1-Otsu method by Otsu in 1979 suggested that the image Image, remember t for the foreground and background segmentation threshold, the prospect of accounting for the image
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图像处理ImageMatting的实现。主要思路是：
1）手工交互的给出一个前景区域的包围盒。
2）根据当前的前景和背景分割结果，分别估计前景和背景的GMM模型
3）用GraphCut算法进行分割
对上述2），3）两步进行迭代，得到比较好的分割结果
（分割-->估计前景背景-->分割）
4）matting-Image processing ImageMatting achieved. The main idea is:
1) gi
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基于直方图的自适应阈值法实现分割图像前景与背景，matlab编写，包含测试图像和实验报告-Foreground and background to achieve image segmentation histogram-based adaptive threshold method, matlab prepared, containing the test images and test reports
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在matlab中应用svm算法对图像进行处里，分离出主体和背景-Svm algorithm in matlab applications where the image of the isolated subject and background
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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Vibe背景分割方法，前景背景分割很新的一个算法-Vibe background segmentation method, the prospects of background segmentation algorithm is a new one
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Mean-shift算法用于彩色图像分割，本人已经用在自己的课题上，效果挺好，该算法对遮挡、变形等情况的鲁棒性比较好，但是在背景及目标颜色的分布相类似时，效果将欠佳。-Mean-shift algorithm for color image segmentation, I have used on their own subject, effect is good, the algorithm robustness of shade, deformation, and so on and so
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grabcut算法实现任务图像的前后背景分割，是OpenCV自带的算法-Grabcut algorithm to achieve the task of image after background segmentation, that comes with OpenCV algorithm
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