该文档包含一个基于matlab三维区域生长、26邻域，阈值分割来实现的肺气道树的分割，代码内对参数和算法有详细的解释，如果有任何不懂的地方，可以联系博主。对于结果的展示，可以在我的其他博文里看。

基于区域的图像分割基本上已由 Chan-Vese (CV) 模型解决。 然而，当图像受到超过实际图像对比度的伪影（异常值）和光照偏差的影响时，该模型会失败。 在这里，我们实现了一个用于分割此类图像的模型。 在单个能量函数中，我们引入了 1) 防止强度异常值扭曲分割的动态伪像类，以及 2) 以 Retinex 方式，我们将图像分解为分段常数结构部分和平滑偏置部分。 然后，CV 分割项仅作用于结构，并且仅作用于未被识别为工件的区域。 分割使用相场参数化，并使用阈值动态有效地最小化。 有关理论和算法的完整描述，请参阅 D. Zosso、J. An、J. Stevick、N. Takaki、M. Weiss、LS Slaughter、HH Cao 的论文“Image Segmentation with Dynamic Artifacts Detection and Bias Correction”

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【图像分割】基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割

当使用体积图像进行深度学习时，标记数据是一个很大的挑战。 在放射治疗领域，从CT图像中，提取人体、器官、GTV等各个区域作为区域数据，并存储在DICOM RT的RT-Structure中。 这些数据主要用于计划治疗，但我们也可以使用它们作为标签数据来加速深度学习工作流程。 通过此演示，您可以了解如何将 RT-Structure 数据转换为标签数据，并使用它们在 MATLAB 上训练 3D UNet（语义分割）模型。 [日本人]医学图像 3D 深度学习的主要挑战是标记复杂且耗时。在放射治疗领域，人体、器官、肿瘤等被定义为所拍摄的 CT 图像的区域，并由 DICOM RT 的 RT-Structure 管理。这些是为治疗计划而创建的，但提取的区域数据也可以用作深度学习的标签。在此演示中，您可以转换 RT-Structure 数据以用于深度学习并学习流程，直到将其用于学习 3D UNet。

2.2 软件架构图2.1 软件架构本软件主要由QT前端界面和非特定类别图像前景分割算法构成 3.2 设计思路3.2.1 研究现状 在现在的显著性目标检测算法中，

摘要:字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤，提出了一种船铭牌字符分割方法.该方法首先进行图像增强、灰皮化和二值化等图像预处理操作，采用了一种基于变换和均值聚类

MATLAB平台：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

【图像分割】 GUI图像提取【含Matlab源码 702期】.zip

一种基于灰度共生矩阵的指纹图像分割方法。经过了matlab仿真测试。