二维最大类间方差阈值分割的快速迭代算法.doc

基于深度学习的肝影像分割系统，含示例数据集以及代码，内部含教程

基于机器学习的胸片分割系统matlab实现，内部包含数据集以及完成源码

四 基于kmeans聚类分割+图像处理的结果

基于opencv的图像分割与目标跟踪算法的研究 选题背景及国内外现状 计算机视觉发展迅速 图像分割应用愈加广泛 智能监控需求 开发环境综述 opencv是一个基于发行的跨平台机器视觉库 它致力于成为简化计算机视觉程序和解决方案开发的标准API 它的优点有开源丰富的函数强大的运算能力可移植性运行速度快等 图像预处理 1膨胀 将图像或部分区域与核进行卷积膨胀是求局部最大值的操作 2腐蚀 膨胀的反操作腐

GUI界面，阈值，车牌识别

马萨诸塞州建筑物数据集由波士顿地区的151张航拍图像组成，每幅图像的1500×1500像素，分辨率为1m，面积为2.25平方公里。因此，整个数据集覆盖约340平方公里。数据分为137个图像的训练集，10个图像的测试集和4个图像的验证集。通过栅格化从OpenStreetMap项目获得的建筑轮廓线来获得目标地图。广泛用于深度学习语义分割与建筑物和道路的提取，是遥感与深度学习领域科研与实验必备的对比实验数据集之一。

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深度学习在医学影像分割领域得到广泛应用,其中,2015 年提出的 U-Net 因其分割小目标效果较好、结构具有可扩展性,自提出以来受到广泛关注.近年来,随着医学图像割性能要求的提升,众多学者针对 U-Net 结构也在不断地改进和扩展,比如编解码器的改进、外接特征金字塔等.通过对基于 U-Net 结构改进的医学影像分割技术,从面向性能优化和面向结构改进两个方面进行总结,对相关方法进行了综述、分类和总结,并介绍图像分割中常用的损失函数、评价参数和模块,进而总结了针对不同目标改进 U-Net 结构的思路和方法,为相关研究提供了参考.

卷 积 神 经 网 络 的 语 义 分 割 模 型 未 有 效 利 用 特 征 权 重 信 息 ，导 致 在 医 学 图 像 复 杂 场 景 中 分 割 边界出现欠分割现象。针对该问题，基于融合自适应加权聚合策略提出一种改进的 U-Net++网络，并将其 应 用 于 电 子 计 算 机 断 层 扫 描 影 像 肺 结 节 分 割 。 该 模 型 首 先 在 卷 积 神 经 网 络 中 提 取 出 不 同 深 度 特 征语义级别的信息，再结合权重聚合模块，自适应地学习各层特征的权重，然后将学习得到的权重加载到各个特征层上采样得到的分割图以得到最终的分割结果。在 LIDC 数据集和重庆大学附属肿瘤医院肺部 电 子 计 算 机 断 层 扫 描 数 据 集 上 进 行 了 分 割 实 验 ，所 提 方 法 的 交 叉 比 在 两 个 数 据 集 上 分 别 可 达 到80.59% 和 87.40%、骰子系数分别可达到 88.23% 和 90.83%。相比 U-Net 和 U-Net++方法，该算法有效提升了图像分割性能。本文方法能在肿瘤微小细节上实现精确分割 ，较好地解决了肺结节