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OTSU Gray-level image segmentation using Otsu s method.
Iseg = OTSU(I,n) computes a segmented image (Iseg) containing n classes
by means of Otsu s n-thresholding method (Otsu N, A Threshold Selection
Method from Gray-Level Histograms, IEEE
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将K均值算法用于图像分割,输入的是彩色图像,转换为灰度图像进行分割,输出结果为灰度图像.利用灰度做为特征对每个像素进行聚类,由于光照等原因,有时应该属于一个物体的像素,其灰度值也会有很大的差别,可能导致对该像素的聚类发生错误.在分割结果中,该物体表面会出现一些不同于其它像素的噪声点,因此,算法的最后,对结果进行一次中值滤波,以消除噪声,达到平滑图像的作用-The K means algorithm for image segmentation, the input is a color imag
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用脉冲耦合神经网络实现灰度图像的分割,基于matlab 6.5版本以上的开发环境-Using pulse coupled neural network segmentation of gray image
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阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。-Threshold segmentation technique lies in the determination of the threshold, only the threshold determination to the effective division of the object and the background, but
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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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针对MATLAB图像处理，从最基础的灰度化到滤波，到分割等，详细介绍了MATLAB对图像的处理。(On MATLAB image processing, from the most basic gray to filter, to, such as segmentation of MATLAB image processing was introduced in detail.)
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