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。

为提高医学图像分割的效果，针对二维Tsallis熵阈值法图像分割效果受参数q选择的影响，提出一种基于云模型萤火虫算法优化二维Tsallis熵的医学图像分割算法。首先，将云模型引入萤火虫算法，提高萤火虫算法的收敛速度和寻优能力；其次，选择均匀性测度作为医学图像分割的评价指标，运用CMFA算法对二维Tsallis熵阈值法参数q进行自适应寻优。研究结果表明，与FA-Tsallis和Tsallis相比较，CMFA-Tsallis的均匀性测度最高，分割出来的结果边界清晰，从而证明本算法的有效性。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

程序思路： 此次程序主要是利用PIL（Python Image Libraty)这库，来进行图片的处理。 PIL是一个功能非常强大的python图像处理标准库，但由于PIL只支持python2.7。如今很多python程序员都使用python3.x，所以PIL在之前的基础上分离出来一个分支，另外创建一个Pillow库，以便支持python3.x, 本程序在使用之前确保已经安装了Pillow库。 程序首先把你要分隔的图像读取到一个变量中，然后我们定义了一个 fill_image() 方法，用来填充图像让原本大小不一的图像，重新变为一个长宽相同的正方形图像，方便之后处理。 通过 fill_imag

本资源包含基于Matlab的使用imfuse方法进行图像合成(复合、融合、叠加)(分割精度测试)源码和图片素材。 包含 实例1：实现两张TIF图像的混合叠加 实例2：使用颜色来区分图像相似强度的区域并创建叠加图像 实例3：实现两张DCM图像的混合叠加 实例4：实现两个空间参考图像DCM以不同参考信息的叠加 本资源配套CSDN博客“Matlab图像分割---使用imfuse方法进行图像合成(复合、融合、叠加)—图像分割精度测试”，可 前往查看具体原理和实现效果！！！ 希望对大家有帮助,好的话帮忙点个赞哦！感谢支持！！！

一些医学图像分割的小例子，对于初学者来说是非常有用的。

为解决水下图像的分割问题，在李纯明模型（Li模型）和Chan-Vese模型（C-V模型）的基础上提出了指定目标的分割方法和多灰度目标的分割方法。对于指定灰度目标的分割方法，在C-V模型基础上加入了小范围的距离约束项，使其具有了局部性，可在多灰度目标中分割出预期目标；对于多灰度目标的分割方法，在李纯明方法的基础上加入了边缘定位函数作为其内部能量项，其对多灰度目标分割结果较好，且抗噪性较好。最后通过实验证明本文2种方法对水下多灰度目标图像的分割是有效的。

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图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域。本文是在阅读大量国内外相关文献的基础上，对阈值分割技术稍做总结，分三个大类综述阈值选取方法，然后对阈值化算法的评估做简要介绍。