倒数粗糙熵图像阈值化分割算法.pdf

图像前景背景分割是图像处理中的关键技术,文中提出了基于超像素分类的二值分割算法。对于输入图像,首先采用超像素分割算法,将图像分割成多个保留边缘的封闭区域,即超像素;对每一块超像素,考虑颜色和纹理,构造一种对光照和颜色较为鲁棒的特征,来消除同种物体在光照和颜色差异下的影响;用所得特征训练分类器,判断每块超像素属于前景或背景;最后将超像素分类结果作为初值用图分割的方法进行修正,得到最终的二值分割结果。实验结果显示算法能较好的完成前景背景分割的任务。此外,本算法易于和现有的分类算法相结合,具有较强的可移植性。

最近在一些工作材料时，偶然翻到几年前写的一篇《点云分割算法概述》的PPT，当时把这些算法都实现了一下，现在读起来还是很有参考价值。现把它分享出来，供大家分享交流。

几种几种图像分割算法的python实现，主要包括利用snake模型、小波变换、遗传算法的图像分割算法，包括图例和源代码

FGFCM 算法，是一种基于局部空间信息直方图模糊聚类的图像分割算法，来自论文"Fast and robust fuzzy c-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation", Pattern Recognition 40 2007 825-838, doi: 10.1016/j.patcog.2006.07.011，使用Matlab R2018b编写，因为需要迭代，所以只用了一层for循环，其他部分皆用向量化编程，四分割256x256的灰度图0.5秒以下，速度很快。

倒数粗糙熵图像阈值化分割算法

分享视频教程——图像分割算法实战(深度学习)，完整版14章，附源码+数据集，2020最新录制，非常棒的一套图像分割算法教程，值得学习

通过对彩色图像中颜色信息进行选取，作为分类标识。基于LAB颜色空间，计算各像素点颜色到标识的距离，实现图像分割及区域检测

时间序列分割算法-segmentation.rar Novel Online Methods for Time Series Segmentation 详见此文章，复现一下，不一定对

介绍红外图像的各种处理技术。 本文对红外图像的处理主要是从两个方面进行了系统、深入地研究。首先是对红外图 像去噪问题进行了横向的对比研究，从空域到频域等常用的滤波方式，重点研究了小波闽 值去噪方法。在Donoho提出的小波萎缩闽值的基础上，进一步对每一个尺度上的系数再 次使用均值滤波，并目_使用指数衰减的闽值函数对系数进行衰减，以克服硬闽值函数不连 续和软闽值函数有偏差的缺点。实验结果表明，新方法的峰值信噪比优十传统去噪算法以 及软、硬闽值方法，去噪效果好。其次，针对红州纠像系统对实时性要求高的特点，采用 运算速度比较快的闽值分割方法对红州纠像进行分割。在最大类间方差算法的基础上，采 用惩罚函数外点法对Otsu方法进行优化，优化后算法运行速度进一步提高。仿真结果验证 了新方法在运行速度上的优越性。