图像分割算法的研究与实现 图像分割算法的研究与实现 图像分割算法的研究与实现

语言：MATLAB—图像分割系统设计（多方法，文章万字）

基于区域的图像分割基本上已由 Chan-Vese (CV) 模型解决。 然而，当图像受到超过实际图像对比度的伪影（异常值）和光照偏差的影响时，该模型会失败。 在这里，我们实现了一个用于分割此类图像的模型。 在单个能量函数中，我们引入了 1) 防止强度异常值扭曲分割的动态伪像类，以及 2) 以 Retinex 方式，我们将图像分解为分段常数结构部分和平滑偏置部分。 然后，CV 分割项仅作用于结构，并且仅作用于未被识别为工件的区域。 分割使用相场参数化，并使用阈值动态有效地最小化。 有关理论和算法的完整描述，请参阅 D. Zosso、J. An、J. Stevick、N. Takaki、M. Weiss、LS Slaughter、HH Cao 的论文“Image Segmentation with Dynamic Artifacts Detection and Bias Correction”

【图像分割】基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割

【图像分割】 GUI图像提取【含Matlab源码 702期】.zip

一种基于灰度共生矩阵的指纹图像分割方法。经过了matlab仿真测试。

作者 | 黄浴，奇点汽车美研中心首席科学家兼总裁 转载自知乎   AI科技大本营编辑 简单回顾的话，2006年Geoffrey Hinton的论文点燃了“这把火”，现在已经有不少人开始泼“冷水”了，主要是AI泡沫太大，而且深度学习不是包治百病的药方。 计算机视觉不是深度学习最早看到突破的领域，真正让大家大吃一惊的颠覆传统方法的应用领域是语音识别，做出来的公司是微软，而不是当时如日中天的谷歌。计算机视觉应用深度学习堪称突破的成功点是2012年ImageNet比赛，采用的模型是CNN，而不是Hinton搞的RBM和DBN之类，就是Hinton学生做出来以他命名的AlexNet。 （注：顺便提

乳腺癌超声图像数据集-Breast Ultrasound Images Dataset，所有图像均分为正常、良性和恶性，每个图像都有标记，可用于乳腺癌图像分类，分割等研究，该资源国外网站可下载，但是国内速度较慢，特此上传。

本代码利用meanshift的方法进行图像分割和边缘检测。代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。代码比较容易理解，希望大家能够enjoy it。

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