NVIDIA公司提出的CUDA技术通过并发执行多个线程以实现大规模快速计算的能力。在研究CUDA技术在数字图像处理领域应用的基础上，提出了一种基于NVIDIA CODA的方法实现图像分割技术，把CUDA技术的快速计算的能力应用到数字图像处理领域。从CUDA技术的概况的介绍出发，对基于NVIDIA CUDA的图像分割方法以及该方法的详细实现过程进行了形式化的描述，解决了基于CPU的传统图像分割方法运行效率低的问题。实验结果证明CUDA在数字图像处理的实际应用中卓有成效。

基于matlab的图像分割处理，里面有测试图片lena，和相关的运行结果图片，使用matlab2014a环境完美运行通过。

基于图形状先验的图割，利用凸形状作为正则化约束来进行二值分割。使用matlab编译实现。

matlab图像分割总结报告

资源包含文件：设计报告word+程序说明文档+源码+实验截图 k-means 算法，也被称为 k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。其认为两个目标的距离越近，相似度越大。算法的主要思想是通过迭代来把数据划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。 预解决问题：编写代码，使用 k-means 聚类对像素进行分组，将图像分割成区域。使用两种不同的特征空间（颜色和纹理）并尝试一些实验来观察它们带来的影响。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125619862

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