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基于MATLAB用遗传算法实现图像分割，适应度函数是简化的类间方差法 单阈值分割

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针对GrabCut算法在图像分割中存在迭代求解耗时长、分割结果欠分割的问题，提出了一种基于非归一化直方图改进的GrabCut算法。在保留GrabCut第一次分割结果的基础上，通过非归一化直方图计算像素点属于前景或背景的方法来代替高斯混合模型迭代学习的过程；在构图过程中引入一类新的节点Bin进行构图以提高分割精度。选取MSRA1000数据集中部分图片进行实验验证，结果表明该算法在分割效果和效率上都有明显的提升，在进行背景复杂图像的分割时改进算法优势更加明显。

在这项工作中，我们正在尝试对X射线或CT扫描图像进行分割，以检测颈椎病。 这项工作用于通过机器学习算法实现对X射线图像的颈椎病的检测。 该任务基于对子宫颈图像骨骼中疾病的早期检测，然后使用FCM分类器进行分类以找到准确性参数。 在这里，作为宫颈图像的数据集用于此医学成像相关研究。 这已成为全世界的主要疾病之一。 此处，噪声添加和滤波过程使用中值滤波完成，而分割使用阈值，基于形态学，基于FCM的分割方法完成，特征的提取也使用Kirsch模板和形态学闭合完成。 在这里，FCM方法用于查找更多的群集区域。 在这种情况下，通过自适应方法产生的性能比从宫颈图像检测和分类疾病的准确性高出70％。 同样，该方法提供了更少的执行时间段以准确地识别疾病。

该脚本用于将labelme标注的数据集转换为COCO数据集。在使用maskrcnn-benchmark训练自己的数据集时会用到。