matlab图像分割系统。带界面GUI。多方法。

MATLAB平台：图像分割系统设计（多方法，文章万字）

为了提高图像分割的速度和精度，提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先，在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项，抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差，从而消除分割中周期性重新初始化的过程；其次，提出了梯度加速项，通过感兴趣区域的图像特征，快速得到该区域的边界，且能够提高弱边界的分割精度。实验证明，提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度，还能保持分割过程的稳定性。

基于各种挑战的最新医学图像分割方法！ （更新202003）Content Head 2020 ICIAR：自动肺癌患者管理（LNDb）（LNDb）2019 MICCAI：多模式脑肿瘤基于各种挑战的最先进医学图像分割方法！ （更新202003）Content Head 2020 ICIAR：自动肺癌患者管理（LNDb）（LNDb）2019 MICCAI：多模式脑肿瘤分割挑战赛（BraTS2019）（结果）2019 MICCAI：6个月的多个部位婴儿脑MRI分割（iSeg2019） （结果）2019年MICCAI：放射治疗计划挑战的自动结构分割（结果）2018年MICCAI：多峰脑肿瘤分割Cha

如今，医学领域广泛采用图像处理方法来提高对某些异常的早期检测，例如乳腺癌、肺癌、脑癌等。 本文主要集中在从 X 射线图像、计算机断层扫描 (CT) 图像和 MRI 图像中分割肺癌肿瘤。 图像分割采用图像处理方法。 在预处理阶段使用均值和中值滤波器。 在图像分割阶段，使用Otsu的阈值和k-Means聚类分割方法对肺部图像进行分割并定位肿瘤。 为了评估用于分割的方法的性能，在两者的分割图像上计算性能评估参数，例如信噪比（SNR）、均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR））。用于分割的不同分割方法。 无论图像如何，K-Means 分割都能获得更好的结果。

图像分割，基于GAC的图像分割，使用matlab编程

【图像分割】视网膜图像分割【含Matlab源码 382期】.zip

如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。 这个MATLAB函数将灰度图像I中的强度值映射到J中的新值，使得1%的数据在I的低强度和高强度下饱和。对图像f中任意像素的灰度值x进行变换，得到图像f 中对应像素的灰度值XF。 具体的算法步骤如下： i. Set adjustment linearity value; ii. Read in the image to be processed and assign it to I; iii. Assign image data to R. Change the original image into a monochrome image and keep the red color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns R1; iv. Assign image data to G. Change the original image into a monochrome image and keep the green color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns G1; v. Assign image data to B. Change the original image into a monochrome image and keep the blue color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns B1; vi. Get RGB image after transformation; vii. Draw R, R1, G, G1, B, B1 images and observe the results of linear gray-scale transformation. 结果一般。 版权声明：本文为CSDN博主「灵泉matlab」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_31434537/article/details/104562388

基于meanshift算法的图像分割，里面包括测试程序，测试图片，可直接运行，也有详细的中文注释适合学习

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度，本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维 Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维 Tsallis交叉熵的阈值选取公式，然后将 Logistic混沌映射引入布谷鸟算法，进一步加快布谷鸟算法的收敛速度，最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维 Tsallis交叉熵的阈值寻找过程，并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明，与二维倒数交叉熵法、二维 Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维 Tsallis灰度熵法等方法相比较，本文方法分割的目标更为准确，细节更为清晰，且运算时间更短。