FGFCM 算法，是一种基于局部空间信息直方图模糊聚类的图像分割算法，来自论文"Fast and robust fuzzy c-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation"

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利用MATLAB编程，来实现图像分割，效果不错

基于区域相似的图像分割 matlab的区域生长算法

BP神经网络图像分割源代码，可直接下载运行。希望对大家有帮助。

城市街景数据集，大约有3500张图片。每张图片为，街景图和标签图拼接成的。可以根据需求下载。深度学习初学者希望给大家带来帮助，共同进步。

小波图像分割matlab代码背景 ARIA（自动视网膜图像分析仪）实现了以下所述的血管检测和直径测量算法： 另外，以允许用户友好地将参数适应于其他图像类型或与视网膜图像分析有关的替代算法（或算法块）的集成的方式进行了编写。 如果您是研究人员，并且可以使用此软件，请在任何相关出版物中引用以上论文。 另外，如果您是开发人员，希望使用ARIA作为您自己的视网膜图像软件的基础，请考虑分叉该项目，并在使用时引用本文。 跑步 要运行ARIA，只需打开MATLAB并导航，以使“当前文件夹”包含此自述文件。 然后在命令提示符下键入ARIA。 或者，右键单击文件ARIA.m，然后选择“运行”。 如果您希望每次都无需在MATLAB中导航至正确的目录即可运行ARIA，请在命令提示符下键入一次ARIA_setup。 然后应保存目录。 测验 要重现论文“使用小波和边缘位置细化进行快速视网膜血管检测和测量”中报告的结果，或使用其他测试系统应用时序，您只需运行文件“ ARIA_run_tests.m”即可。 请注意，您将需要首先下载DRIVE（）和REVIEW（）图像数据库。 第一次运行测试时，还需要选择保存这些数

使用生成式对抗学习的3D医学图像分割很少 该存储库包含我们在同名论文中提出的模型的tensorflow和pytorch实现： 该代码在tensorflow和pytorch中都可用。 要运行该项目，请参考各个自述文件。 数据集 选择了数据集来证实我们提出的方法。 它包含10个标记的训练对象和13个未标记的测试对象的3D多模式脑MRI数据。 我们将这10个标记的训练数据分为两个模型的训练，验证和测试图像。（例如，2,1和7）13个未标记的测试图像中的其余部分仅用于训练基于GAN的模型。 数据集也用于测试我们提出的模型的鲁棒性。 它包含3种模式（T1加权，T1加权反转恢复和FLAIR）。 原始数据

：1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。 参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005 2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割 参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》 C. Rother 2004 3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码 4 虹膜识别程序是下载的一个通用的虹膜识别程序，可以运行 5 GML_AdaBoost_Matlab_Toolbox是一个很好用的adaboost matlab工具箱 6 libsvm-mat-2.91-1 是用C编写的改进的SVM程序，代码质量很高，提供了matlab接口 7 SIFT_Matlab 是编写的利用sift特征进行的宽基线匹配，代码质量高 8 FLDfisher 是利用fisher 线性降维方法进行人脸识别

【图像分割】基于FCM和改进的模糊聚类FCM实现脑部CT图像分割matlab源码.md