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back_seg_code
- 几种比较通用的背景分割的算法，可以有效实现图像和背景的分割
基于Mean Shift的阈值分割
- 阈值分割算法是一种将灰度图像转化为二值图像的简单有效的方法，但是由于需处理图像的复杂性，常常使得阈值分割算法中阈值的选取问题无法很好解决。针对这个问题，在进行阈值化处理之前，我们先借助Mean Shift算法的分割特性将灰度值相近的元素进行聚类，然后，在此基础上应用阈值分割算法，达到将图像与背景分离的目的。 简单来说，基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素
matlab进行图像分割-双峰法
- 双峰法的原理及其简单：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。 从分割的效果来看，当前后景的对比较为强烈时，分割效果较好；否则基本无效。
Iterative Figure-Ground Discrimination
- 用于应用核密度估计的前景、背景分割
基于大津算法的阈值分割
- 基于大津算法的阈值分割，图像二值化，处理灰度图像，讲目标和背景分离,Otsu threshold segmentation
基于opencv2.2的大津法分割
- 基于opencv2.2的大津法分割，大津法是一种自适应的阈值分割方法，应用较广，按灰度特性，将图像分为背景和目标两部分，是二值化的图像。本代码需要先行安装opencv2.2-The Otsu method based opencv2.2 split, Otsu method is an adaptive thresholding method, used widely, according to the gray-scale features, the image is divided into
图像背景分割,提取图像特征
- 研究生做论文所用程序, 关于图像背景分割,提取图像特征(均值能量方差等)-Procedures used by graduate students doing thesis on the background image segmentation, image feature extraction (mean energy variance, etc.)
GA2
- 用遗传算法解决了图像分割问题，将图像中的像素按灰度值用域值M分为两类图像，一类为目标图像，另一类为背景图像，经过几十次迭代后有助于缩小检索范围-Using genetic algorithms to solve the image segmentation problem, the image pixel gray value according to the value of M is divided into two categories with the domain images, on
colur_segmentation
- 基于matlab的色差图像分割程序，可以实现复杂背景下的图像分割。-Matlab based on the color image segmentation procedure, the complexity can be achieved in the context of image segmentation.
Thresholding-using-mean-shift
- 基于mean shift的阈值分割matlab代码，先借助Mean Shift算法的分割特性将灰度值相近的元素进行聚类，然后，在此基础上应用阈值分割算法，达到将图像与背景分离的目的。-Threshold based on mean shift segmentation matlab code, the first split with the Mean Shift algorithm similar to the gray value characteristics of the element
fenge
- 可以实现对目标的分割和提取，对背景可以分离-shi xian mu biao fen ge
otsu-method
- 两次利用大津法对图像进行分割，将前景与背景，白色区与背景分割开，并二值化。-Otsu method twice using image segmentation, the foreground and background, white background area and separate, and binary.
blocks-0.1.1
- 国外牛人写得背景分割程序，供大家参考！-background
segmentation
- 一维熵分割法将图像分割成目标和背景，并使目标和背景两部分的信息熵最大，则目标和背景内部的灰度值一致性最好，目标和背景的信息量最大。(One-dimensional entropy segmentation)
BGSLibrary
- bgslibrary是一个开源前景背景分割库，包含了一些最新前背景分割算法。(Bgslibrary is an open source Foreground Background Segmentation library, which contains some latest background segmentation algorithms.)
高斯混合模型GMM-latentSpace-v2.0
- 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)
w1_main
- 实现图像的前景与背景分割，设定三个不同阈值，直接观察分割结果或者利用统计直方图，得到一个自适应的阈值，再观察实验结果；(Segmentation of foreground and background of image, threshold segmentation method)
双峰法阈值分割
- 双峰法阈值分割。阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像象素点分为若干类。图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区
高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割
- 采用opencv 高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割(Gauss processes video and tracks motion to do foreground and background segmentation.)
最大熵阈值法分割图像
- 使选择的阈值分割图像目标区域、背景区域两部分灰度统计的信息量为最大，最终将图像目标区域与图像背景分离(The two parts of the target area and background area are segmented by the selected threshold, and the information amount of the grayscale statistic is the largest. Finally, the target area and the ba