针对存在光照不均匀干扰的工业图像,提出了一种基于图像的多方向灰度波动局部阈值分割方法。先对图像进行均值滤波预处理;然后提取水平、垂直和左右对角线四个方向上的一维灰度波动曲线,并对每条曲线上满足波动幅度阈值条件的波峰和波谷进行一维局部阈值分割;最后将分割后的子图像进行与操作,得到最终分割图像。实验结果表明,该方法能够有效提高对光照不均匀图像分割的准确性,与二维Otsu、二维Tsallis和Niblack算法相比分割效果有显著提升。

本文主要介绍了用OpenCV 实现的图像分割的三种算法：分水岭分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。

本资源包含入门ITK图像分割中实例源码和用到的素材文件： 包含： 区域增长算法（连接门限、OTSU、领域连接、置信连接、孤立连接）、分水岭算法、水平集算法（快速步进、测量主动轮廓、阈值水平集）等多种实例对图像进行的分割源码和配套素材 本资源配套CSDN博客“基于C++的ITK图像分割与配准学习笔记3（图像分割）”，可 前往查看具体原理和实现效果！！！

本资源包含入门ITK图像滤波中实例源码和用到的素材文件： 包含： 实例1 PNG图像进行二维线性映射 实例2?MHA格式文件进行三维线性映射 实例3 PNG图像进行二维非线性映射 实例4?MHA格式文件进行三维非线性映射 实例5?PNG图像进行不带滤波的二维梯度强度提取 实例6?PNG图像进行带滤波的二维梯度强度提取 实例7?MHA格式文件进行带滤波三维的梯度强度提取 实例8?PNG图像进行不带滤波二维的导函数提取 本资源配套CSDN博客“基于C++的ITK图像分割与配准学习笔记2（图像滤波）”，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！！！

本资源包含入门ITK图像数据表达中图像配套实例源码和用到的素材文件： 包含： 实例1 ITK环境测试 实例2?创建图像(手动创建一个itk::Image类) 实例3?从文件读取PNG图像 实例4?访问像素数据 实例5?定义图像原点和间距 实例6?RGB图像像素色彩成分的访问 实例7?向量图像（将一个向量存储到一个图像像素中） 实例8?从缓冲器中输入图像数据 本资源配套CSDN博客“基于C++的ITK图像分割与配准学习笔记1(图像数据表达-图像)”，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！！！

matlab开发-图像分割和颜色测量。这是我给定颜色图像分割和颜色测量的代码。

基础模型采用UNet++网络模型，主干采用ImageNet预训练好的timm-efficientNet-b8并在模型中添加scse注意力机制。 训练好2个模型进行结果融合。 采用FastAI框架进行代码写。 2个模型分别为，（1）数据增强，b8，训练120轮（2）数据增强，b8，训练80轮。 操作系统版本：Linux version 5.8.0-29-generic (buildd@lgw01-amd64-039) (gcc (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1)20.04) 9.3.0, GNU ld (GNU Binutils for Ubuntu) 2.34) #3120.04.1-Ubuntu SMP 星期五 11 月 6 日 16:10:42 UTC 2020 python版本：3.7.9 训练数据处理 对原始数据随机提出 1000 张作为测试集不参与训练。 利用FastAI自带的数据增强库对训练数据进行。 划分20%作为验证集。 训练策略 采用fit_flat_cos训练模式训练80轮，和训练120轮。 采用混合饲养训练。 采用亚当优化器。 在训练过程中保存miou最好的性能模型。 复现流程 执行train.sh文件进行数据划分和模型训练。 执行test.sh文件进行预测。 两个两个模型在 1000 张测试集中进行测试，并计算结果，将两个模型的每个类别的模型性能进行融合，得到最终的每个模型的模型权重，利用 miou 权重进行模型的融合。

针对粘连细胞图像，提出ECCC(Eleven Components Chain Code)链码分割算法。首先对细胞边缘二值图像进行链码统计和边缘拐点检测，新算法对Freeman链码进行了改进，在链码中加入表示边缘拐点的新的链码元素，然后计算边缘拐点的链码差来筛选真实分割点，最后对分割点线性插值实现粘连细胞分割。实验结果表明，针对2粘连和3粘连细胞，ECCC法的分割成功率分别为100%和98%，平均耗时分别为0.42 s和0.67 s，比传统链码分割法减少了近55%的计算量，在复杂的细胞图像分割中具备一定的有效性和可行性。

图像分割 该项目在实现了用于语义分割的神经网络。 项目概况 该项目的主文件是convolutional_autoencoder.py ，其中包含用于数据集处理的代码（数据集类），模型定义（模型类）以及训练代码。 为了抽象模型中的图层，我们创建了layer.py类接口。 此类当前具有两个实现： conv2d.py和max_pool_2d.py 。 要推断训练后的模型，请查看infer.py文件。 最后，有几个文件夹： 数据*包含预处理的数据集（请注意，当前模型实现应至少与128x128图像一起使用。） imgaug包含用于数据扩充的代码（ ） noteboks包含一些有趣的图像分割

针对肺实质序列图像分割方法的时效性低和分割不完全性等问题，利用先验知识得到肺部 ＣＴ 序列 ＲＯＩ图.像，提出超像素序列分割算法对 ＲＯＩ序列图像进行分割，采用改进的自生成神经网络对超像素进行聚类并优化，根据.聚类后样本的灰度和位置特征识别肺实质区域。在序列肺实质图像的分割结果中，单 张 ＣＴ 图像的平均处理时间为.０．６１ｓ，同时能达到９２．０９±１．５２％的平均肺部体素重合度。与已有的方法相比，所提算法能在相对较短的时间内获得.较高的分割精准度。