1、实现效果：《【Matlab/CV系列】基于K-means/分水岭分割的多光谱遥感图像分割的Matlab实现》见博客链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124261027 2、内容介绍：基于K-means/分水岭分割的多光谱遥感图像分割的Matlab实现，并采用matlab GUI界面实现，效果不错。 3、适用于计算机，电子信息工程，电子信息科学与技术等专业的大学生毕业设计。

基于距离变换+分水岭传统图像处理算法实现了金属纳米颗粒图像的自动分割与计数，可以供研究人员参考，简单修改代码即可直接插入到自己的项目中，程序里面有比较详细的注释，直接就能看懂，如果有问题可以私信，作者会耐心解答。

该系统为基于Matlab的图像分割系统。带有一个人机交互界面。通过菜单可以选择不同的分割方法。有大金律法，分水岭法，双方法。等等

MATLAB实现图像分割otsuf 源程序代码.zip

基于改进人工蜂群算法的多阈值图像分割

这是一个图像分割程序，可用于车牌识别

四次报告分别是： 实验一：数字图像空域增强实验 实验二：数字图像频域增强实验 实验三：数字图像编码实验 实验四：数字图像分割与边缘检测实验 (之前Python是用jupyter notebook 打的，所以复制出来交代码的时候直接放到了记事本里，大家可以复制出来在python环境运行。记得代码图片路径要修改)

kaggle机器学习、深度学习竞赛，包含多模态、目标检测、视频监测和分类、图像分割、图像分类、图像检索、NLP 共21个方案

图像分割的目的是将图像划分为不同的区域,基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。基本方法是以一组“种子”点开始,将与种子点性质相似(诸如灰度级或衍射的特定范围)的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。

图像分割作为目标检测、识别、跟踪研究领域的核心内容，在遥感、计算机视觉、场景解析、图像重构等领域有着广阔的应用前景。针对传统的基于先验阈值或者小波变换的图像分割算法存在的计算冗余、可操作性较差、过分依赖经验、全局最优缺失等问题，提出了一种基于改进型蚁群算法的图像分割优化算法，可以克服传统蚁群算法的收敛速度慢且易陷入局部最优的固有劣势，实现全局最优，具有匹配精度高、抗干扰性强、并行搜索效率高等优势。在Matlab2015b环境下开发了验证环境并对算法进行了实际验证，验证结果表明本文所提算法可以在较短的时间内有效分割目标图像，实时性、准确率和稳定性较高，收敛速度、并行搜索效率等核心参数满足设计需求。