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这是“An efficientlocalChan–Vesemodelforimagesegmentation”（简称LCV模型）的MATLAB源代码。LCV模型是非常重要局部区域活动轮廓模型，它被广泛使用于各个领域，如MRI大脑图像分割，血管图像分割，图像偏差场纠正。-This is "An efficientlocalChan-Vesemodelforimagesegmentation" (referred to as the LCV model) of the MATLA
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2005年学习图像分割算法过程中活动轮廓方法的对比DEMO，很有启发-2005 image segmentation algorithm to learn the process of active contour methods contrast DEMO, very enlightening
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主动轮廓模型也就是snake模型进行图像分割，一种由图像高层信息的图像分割算法。-snake model，active contour model，image segmentation
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Snake的初衷是为了进行图像分割，但它对初始位置过于敏感，且不能处理拓扑结构改变的问题。初始位
置的敏感性可以用遗传算法来克服，因为它是一种全局优化算法，且有良好的数值稳定性。为了更精确地进行图
像分割，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜
索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优
化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的
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对于细胞图像序列中多目标的追踪是细胞运动研究中的难点，针对高密度细胞图像中细胞运动的复杂性，本文提出一个细胞分割和追踪的系统。在细胞分割部分，针对实验所用细胞图像序列的特点，本文分别采用了不同的分割方法。在基本的细胞分割后，由于得到的分割图像存在着一些粘连细胞，为了将之分离，采用了基于Freeman code法对细胞轮廓进行跟踪编码。根据编码所得的链码特征分析细胞的轮廓形态，找出粘连细胞图像中的凹角点，再将凹角点进行分组配对完成粘连细胞的分离。在追踪部分，针对细胞的运动特性，将细胞分为惰性细胞和
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这是“Implicit Active Contours Driven by Local Binary Fitting Energy”（简称LBF模型）的MATLAB源代码。LBF模型是非常重要局部区域活动轮廓模型，它被广泛使用于各个领域，如MRI大脑图像分割，血管图像分割，图像偏差场纠正。-This is the "Implicit Active Contours Driven by Local Binary Fitting Energy" (referred to as the LBF mod
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is Matlab code implements a new level set formulation, called distance regularized level set evolution (DRLSE), proposed by Chunming Li et al s in the paper "Distance Regularized Level Set Evolution and its Application to Image Segmentation", IEEE Tr
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水平集方法是一种先进的图像分割方法。这个matlab代码演示了一个基于边缘的活动轮廓模型，是下面一篇带距离正则化的水平集方程论文的应用：
C. Li, C. Xu, C. Gui, M. D. Fox, Distance Regularized Level Set Evolution and Its Application to Image Segmentation , IEEE Trans. Image Processing, vol. 19 (12), pp. 3243-3254,
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Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation (UC Berkeley)
MATLAB/C++混编
Arbela?ez, P., Maire, M., Fowlkes, C., & Malik, J. (2011). Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
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