该自由可以用于语义分割在少量训练数据集上进行训练，并将训练之后的模型用于对没有标注的数据进行预测，形成一种少样本学习，用于辅助人工标注的一种代码资源。

针对分层B样条非刚性配准存在局部极值以及水平集分割方法不适用于噪声图像分割的问题,提出了一种基于局部更新分层B样条双向变换和水平集方法的医学图像联合分割与配准方法。该方法在分割算法中加入配准变换,在配准中融入图像分割的结构信息。使用B样条水平集函数对变换和分割的图像进行平滑表示,并在配准中引入双向变换以提高配准的精度和平滑性。在水平集方法的基础上,引入双向分层B样条变换构造分割与配准的联合能量泛函,并结合梯度下降法将能量泛函最小化以优化目标函数。实验结果表明:本方法与单独的图像分割方法相比,Dice度量均在99%以上;与单独的图像配准方法相比,均方误差下降了30%,能够提高图像的配准精度,且在分割噪声图像时有较好的鲁棒性。

基于频谱分割的WDM-PON无色ONU仿真研究，孟彬，李欣，波分复用无源光网络（WDM-PON）是未来接入网的发展方向，而基于宽光源频谱分割的无色ONU技术又是构建WDM-PON的较理想方案。本文用LED作�

正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显著性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显著性检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性.

该数据有32,203张图像，人脸分割模型，文件包括一个人脸检检测模型用来定位人脸在图像中的位置。 该数据有32,203张图像，人脸分割模型，文件包括一个人脸检检测模型用来定位人脸在图像中的位置。

运用黄金分割法和简单的Matlab程序求解函数极小值

阈值分割源码matlab ＃主导集库 优势集库（DSLib）是实现优势集（DS）聚类方法的开源Matlab库。 DS是一种基于图的聚类技术，其基础是进化博弈论，该理论开始引起计算机科学界的极大兴趣。 它最初是在（Dominant Sets and Pairwise Clustering，M.Pavan＆M.Pelillo，PAMI 2007）中引入的，由于其与博弈论的对偶性，它不仅在与聚类问题有关的许多方面都得到了探索。 例如，在匹配，分割，分类，生物医学成像和网络分析中的应用在使用原始方法的文献中很常见。 在这个软件包中，我们不仅提出了原始的实现，而且还提出了基于原始核心的，来自不同研究人员的方法和黑客的尽可能多的，尽可能全面的集合。 该软件包实现了以下论文，计划在不久的将来包括更多内容： [1] M. Pavan和M. Pelillo。 支配集和成对聚类。 PAMI 2007 如果您使用感染免疫动力学（dynType = 1），请引用以下工作： [2] S. Rota Bulo和IM Bomze。 感染和免疫：一类新的进化博弈动力学。 游戏与经济行为，第一卷。 71页，第193-2

基于分割思想的手写字体提取论文 论文全名：Handwritten Text Segmentation via End-to-End Learning of Convolutional Neural Networks 感兴趣可以看一下，网络比较简单没什么特别惊艳的结构，但其中损失函数的设计还是很有想法的，可以有效解决样本类别不均衡的问题。

基于MFC的图像处理和分析的基本算法的实现，是学习MFC编程和图像处理非常有用的代码，包括滤波，小波变换，图像分割，边缘检测以及霍夫变换等图像处理常用的技术

鉴于图割的理论意义和实际应用价值, 系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先, 深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理, 主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后, 概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤, 包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次, 系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状, 最后, 指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.