基于深度学习的MRI脑肿瘤图像分割技术研究综述.pdf

基于matlab的数字图像分割技术研究及实现(文档).rar

计算机专业图像分割开题报告，非常完整的资料

matlab图像分割，带多种方法，otus，最大类间分割，双峰法，区域生长法，带界面

本文介绍了彩色图像分割技术的方法分类及其具体讲解 包括其特点、适用情况及优缺点等。

图像分割算法的发展流程，包括传统的经典图像分割算法与基于深度学习的图像分割算法。 包括整体的发展过程与部分实验结果展示。

本文是图像分割技术在医学图像上的应用。MaximumShannoninformationentropysegement

20页综述，共计171篇参考文献。对于有监督学习方法，本文从三个方面介绍：backbone选择，网络blocks的设计以及损失函数的改进；对于弱监督学习方法，本文从数据增广，迁移学习和交互式分割来介绍。

摘要: 医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难 题。图像 分割技术的发展不仅影 响到医学 图像处理中 其 它相关技术的发展, 如可视化、 3D 重 建、 不同模式医学图像的配准和融 合等, 而 且在生物医 学图像的 分析中也占 有 极其重要的地位。近年来, 由于一些新 兴学 科在医 学图 像处理 中的 应用, 医学 图像 分割 技术取 得了 显著的 进展。 本文对近年来的医学图像分割技术、 发展趋势、 研究热点及其医学图像分割的评价等问题进行了综述和 讨论。 关键词: 医学图像分割; 模糊分割技术; 基于知识的分 割技术; 人工神经网络; 图像分割评价

摘 要 本文通过对图像分割技术的深入研究，对图像分割的研究现状和国内外研究动态进行了跟踪，针对目前常用的图像分割技术如：阈值分割方法，边缘检测方法，边界法和区域法等作了总结。在matlab环境下用这些方法对一些具有不同特点的图像进行分割处理,并取得了比较满意的效果，为图像处理的进一步进行奠定了基础。最后对图像分割技术的研究前景和应用前景作了展望和预见。 关键词：图像分割，直方图，matlab实现