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thresh_md
- 这是matlab编写的全局最优的图像二值化方法-prepared by the global optimum image binarization methods
NCutimagesegmentation
- 用于图像分割的较为先进的方法，与以往的图像分割方法不同，它考虑了全局最优，代码经过运行，好使，希望对大家有用-For image segmentation of the more advanced methods of image segmentation with previous methods, it takes into account the global optimum, after running the code, so that, in the hope that useful
tuxiangqiege
- 基于像素点的全局阈值法求图像的分割 实现方法有五种： 最小极值法，最优阈值法，最大方差方法，最大熵法，迭代法-Pixel-based global threshold method for image segmentation method there are five: the smallest extreme value method, the optimal threshold method, the largest variance method, the maximum ent
yuanxingdingwei
- 提出了基于矢量和的全局最优的圆心定位方法，并利用卷乘鹤频域方法实现定位的快速算法。 -Based on the vector and the center of the global optimum positioning method, and take advantage of volume frequency-domain method乘鹤fast algorithm for positioning.
pso1
- 某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解, 即求解多峰寻优问题, 为了求解多峰优化问题, 提出了改造的微粒 群优化算法. 尽量减少微粒群算法中的全局因素, 从而增大其局部因素, 同时采用变步长方法增加微粒的多样性. 并给出了该算法 的原理和步骤. 仿真实验表明该算法概念清楚, 计算简单, 具有很好的局部寻优特性, 可应用求解于多峰寻优问题. 另外还给出了几 个运算实例和与其它优化算法的比较.-Some of the practical problems the optimizati
pso3
- 为寻求复杂多峰函数的全局最优解问题, 提出了新型混合算法。该算法由带共享函数 的遗传算法、移民技术、聚类算法和改进的Pow ell 算法组成。由于上述算法的有机配合, 提高了 混合算法的全局和局部搜索能力。油藏系统应用实例和仿真实例证明了算法的有效性-Complex multimodal function to find a global optimal solution of problem, a new hybrid algorithm. The algorithm function
Edge-detection
- 编程实现LoG或Sobel算子，并利用该算子提取给定图像中的边缘；全局最优阀值和自适应阀值分割的工作原理，编程实现阀值分割算法。 -Programming LoG or Sobel operator, and using the edge of the operator to extract a given image global optimal threshold and adaptive threshold segmentation of the working principle of
Segmentation-combining-of-GA-and-ANN
- 结合遗传算法与神经网络的图像分割,能得到分割结果的全局最优解,避免陷入局部最优.- Segmentation of image through the combining of genetic algorithm and neural network.
Vector-quantization
- 采用自组织映射算法（SOM）设计码书，达到全局最优，同时采用组合码字和图像块动态划分等优化算法，最终实现的码书性能比LBG算法有很大提高。这是中科大视频技术的final project，附有最终版的report和presention。-Using self-organizing map algorithm (SOM) designed codebook, the global optimum, while using a combination code word and image block
pso
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
Binarization
- 图像二值化是建立在物体和背景可以区分的基础上的，如亮度色调等不同，从而我们根据这些已知信息分出前背景。而一般的全局二值化如用Otsu方法获取最优阈值的方法，都是建立在图像前背景亮度有一定差距的基础上的，即图像直方图有双峰结构。 如果对于一幅亮度不均匀的图像这种方法就不适用，解决的方法可以把图像根据整体亮度变化来分成若干小区域，而各区域的直方图中有两个峰，这样就能自适应得时整幅图都比较好的二值化。但是，这样对于一些复杂的图像就难处理，而且可能存在分块邻接缺陷，因此，本程序中先将整幅图的亮
Otsu-Algorithm
- Otsu方法是一种全局化的动态二值化方法，又叫大津法，是一种灰度图像二值化的常用算法。该算法的基本思想是：设使用某一个阈值将灰度图像根据灰度大小，分成目标部分和背景部分两类，在这两类的类内方差最小和类间方差最大的时候，得到的阈值是最优的二值化阈值。-Otsu method is a globally-oriented dynamic binary method, also known Otsu is a gray image binarization commonly used algorith
Bat-algorithm-source-code
- 蝙蝠算法是最近新提出来的，是一种搜索全局最优解的有效方法，这个是其源代码，在适当的条件下，可以看作是和声算法和粒子群算法的结合-Bat algorithm source code, the latest in a search element global optimal solution proposed in 2010, can be seen as a combination of harmony and PSO algorithm
CmCode-master
- 程明明提出的全局显著性区域检测源代码，方法简单有效，在无学习机制中效果最优-Global Character proposed global significance region detection source code, the method is simple and effective learning mechanism in the absence of optimal effect
deepsaldet-master
- 基于深度学习的图像显著性检验，在cnn框架的基础上，采用全局与局部的多上下文模型，取得了最优效果。-Significant test image based on the depth of learning, based on cnn framework on the use of global and local multi-context model, and achieved the best results.
nrtsparticles
- 保证全局收敛的随机微粒群算法,当最优粒子的解无进化,则对其位置(Guarantee the global convergence of the stochastic particle swarm algorithm, the optimal solution of particles when no evolution, with its position)
Spectral_ClusteringNJW
- 谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成(Spectral clustering can distinguish arbitrary sample space and converge to the global optimal solution, the basic idea i
pso_segment
- 粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术，它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短寻找阈值的时间。因此，基于粒子群优化算法的图像分割以粒子群优化算法为寻优工具，建立具有自适应和鲁棒性的分割方法。从而可以在最短的时间内，准确地确定分割阈值。(Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a kind of stochastic global optimization technique. It can find the optim