遗传算法在数字图像处理中的应用，马义德，杜鸿飞，遗传算法是借鉴生物选择和进化机制发展起来的一种高度并行、随机、自适应搜索算法。特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂的

针对医学图像中由于偏移场的存在而导致图像灰度不均匀的问题，提出了一种基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法，以矫正偏移场使图像变为灰度均匀。该方法利用图像局部区域信息，通过拟合图像和原始图像构造能量函数，采用变分水平集方法进行求解。实验结果表明，该方法能够有效地实现医学图像分割及偏移场矫正，与其他分割及偏移场矫正方法相比，该方法具有较高的分割及偏移场矫正的精度和效率。

由动脉粥样硬化病变引起的血管狭窄是冠心病的最大诱因，其发病率高，致死率高，因此研究冠状动脉的狭窄程度对于冠心病的早期诊断和评估十分重要.数字减影血管造影（DSA）图像是冠心病诊断的“金标准”.医疗辅助仪器在处理DSA造影图像对狭窄程度进行评估时，首先需要对血管进行分割，才能进行后续的狭窄程度分析.血管的分割提取是进行疾病的量化描述和血管三维重建的重要前提，也是辅助医生临床诊断和治疗的重要手段.本文针对心血管的数字减影血管造影（DSA）图像进行研究，从预处理、分割方法、评价标准3个方面总结近几年国内外针对心造影图像中血管的分割方法.

基于边缘检测的细胞图像分割方法研究与实现

matlab图像分割肿瘤代码该软件包含对工具箱MatConvNet（）的修改。 MatConvNet是在Matlab上实现CNN的工具箱。 该代码实现了我们用于自动黑色素瘤诊断的解决方案，该解决方案最初已提交给ISIC 2017黑色素瘤诊断挑战（），然后针对本文进行了改进： I. Gonzalez Diaz，“ DermaKNet：将皮肤科医生的知识整合到卷积神经网络中，以诊断皮肤病变”，在IEEE生物医学和健康信息学杂志上，第1卷。 PP，不。 99，第1-1页。 doi：10.1109 / JBHI.2018.2806962 我们已经参加了第3部分：病变分类。 在此任务中，要求参与者完成两项独立的二进制图像分类任务，这些任务涉及皮肤病变（黑色素瘤，痣和脂溢性角化病）的三种独特诊断。 在第一个二进制分类任务中，要求参与者区分（a）黑色素瘤和（b）痣与脂溢性角化病。 在第二个二进制分类任务中，要求参与者区分（a）脂溢性角化病和（b）痣和黑色素瘤。 定义： Melanoma – malignant skin tumor, derived from melanocytes (melanoc

本程序属于图像分割技术中区域分割的区域分裂合并法，具有良好的分割效果

本代码是利用MATLAB编写的基于meanshift（均值漂移）算法的彩色图像分割代码。

细分数据集 确保使用--recurse-submodules签出，有一个子模块'tools'用于常见的点滴）它会加载一个包含图像和遮罩的文件夹，其中包含配置文件（像素值对应于类）。 可在以下上进行训练的示例数据集： : 或者可以从import /文件夹中的脚本中导入COCO / Pascal VOC数据集中的类/图像。 查看训练或测试集和蒙版注释： python -m dataset.view --input /path/to/dataset --train (or --test) 对检查图像的预处理很有用。 查看遮罩文件 python view_labels.py some/file.jpg.mask 训练模型： python main.py --lr 0.1 --batch_size 4 --input /path/to/dataset --model "unet --

OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果。那下面我们来了解这个论文的一些细节。另外opencv实现的GrabCut的源码解读见下一个博文。接触时间有限，若有错误，还望各位前辈指正，谢谢。

主要介绍了5行Python代码实现图像分割的步骤详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧