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基于信息熵的图像分割方法研究及其在DSP中的快速实现-Entropy-based image segmentation method and its fast implementation in the DSP in
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图像处理的AOS算法实现，程序有点复杂，在图像分割中起到很大作用。-AOS image processing algorithm, the program is a bit complicated, in image segmentation played a significant role.
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k-均值算法，主要进行在matlab中的程序实现，进行图像的分割处理-k-means algorithm, mainly for the program in the matlab implementation for image segmentation
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image segmentation: model-based approach-PCA
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image segmentation: watershed, watershed cut,-image segmentation: watershed, watershed cut,...
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image segmentation: fuzzy c-mean
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Color Image Segmentation using K-mean .
Matlab Code
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本文的内容是基于红外图像的特征提取，在基于个数判断噪声的中值滤波器进行平滑处理的基础上,提出了一种改进的过渡区
提取方法,并将该方法应用于对比度低、宽谷直方图的复杂背景红外图像的分割。Matlab仿真
实验表明,该方法减少了图像分割的运算量,并能将具有复杂背景的红外图像目标分割得较
好。-This content is based on the infrared image feature extraction, the number of judgments based on th
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Accuracy Assessment Measures for Object-based Image Segmentation Goodne-Accuracy Assessment Measures for Object-based Image Segmentation Goodness
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这是硕士毕业论文中做的一个试验，主要是用于彩色图像的分割，效果非常好。-This is a master graduate thesis do an experiment, is mainly used to color image segmentation, the effect is very good
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数学模型可以描述为：对于现实世界的一个特定对象，为了一种特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构。在计算机视觉技术研究中，建立特定的数学模型，可以大大简化问题。本文将从图像分割、特征提取、图像识别、三维重构等计算机视觉技术中几个重要方面来论述数学模型的应用。-Mathematical model can be described as: for a particular real-world objects, for a specific pur
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image segmentation in matlab ppt.. source unknown
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一种图像的分割和识别方法，对初学者有帮助提高和学习。-An image segmentation and recognition method for beginners to improve and learn.
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Automatic Image Segmentation by Dynamic
Region Merging
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Brain MR Image segmentation using k-means clustering
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image segmentation from c-means clustering
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算法通过将二维直方图分为四部分：背哥、目标．受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标，以选取这四部分的信息熵的和最大作为闽值的选取准则。访方法有三个优点：尽可能包括背罱部分和目标部分；可以有效地提高对噪声敷据的鲁棒性；不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明，谊方法具有较好的图像分割效果。-Through two-dimensional histogram algorithm will be divided into four parts: back elder brother, target. By
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对现有的用于部分图像分割的水平集方
法进行了综述，主要介绍传统水平集方法、无重新初始化水平集方法、连续水平集方法以及最近相关的改进方法，并简要讨论了各种方法的优缺点以及应用情况，最后指出了水平集方法进一步研究的方向-The existing image segmentation for part of the level set square
Method were summarized, mainly introduces the traditional level set metho
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对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓-To a high noise and low contrast 3 d image recognition and segmentation algorithm was studied. Based on the active contour model, with Gabor t
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提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能。针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连续性、学习机制等功能，对输入场景，该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示，模拟特征检测器功能 用金字塔结构模拟等级层次性 用两类信息流模拟双向连接性，分别刻画自底向上的输入图像特征提取过程以及自顶向下的反馈过程 用迭代过程模拟学习机制 采用多尺度马尔柯夫随机场模型实现图像分割。-Put forward a wavelet domain multi-scale mark
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