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影像分割是图象理解的基本问题。传统方法仅仅考虑影像的颜色信息。Jseg算法是将纹理与光谱信息共同考虑的分割算法，有着较好的效果。源代码为Jseg的发明人所作，本人转载。-image segmentation image is the basic understanding of the problem. Just consider the traditional method of image color information. Jseg algorithm is texture and sp
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一种基于 Edge Flow算法 的边缘检测程序
matlab实现
在彩图和灰度图纹理分割方面有很好的效果-based Edge Flow edge detection algorithm to achieve the procedures Matlab the gray level and color pictures texture segmentation as a very good effect
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一种图像分割算法—像素聚类区域成长法
此法从一个种子像素开始，通过如平均灰度、组织纹理及色彩等性质的判断，将具类似性质的像素纳入所考虑区域。-An image segmentation algorithm- clustering pixels regional growth law this method started from a seed pixel, through, such as average gray, organizations such as texture and co
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该功能能够实现基于纹理的彩色图像的分割，有较好的应用前景。-This feature can be realized based on the texture of the color image segmentation, there are better application prospects.
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该源码可以实现对彩色或灰度图像的曲波（Curvelet）特征的提取，以便后续做纹理图像分割。-The source can be achieved in color or grayscale images Qu Bo (Curvelet) feature extraction in order to do follow-up texture image segmentation.
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运用基于图像边沿信息和图象融合等进行图象分割.-This image segmentation method uses image diffusion based on an edge vector field based on color and/or texture.
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一种运用边缘矢量场的图象分割算法得到连续的边缘信息并做跟踪.-This image segmentation utilizes an edge vector field (EVF) within the curve evolution framework by using both color and texture features.
The JSEG segmentation aims to achieve consistent segmentation and tracking res
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第一辑：数学
代数部分、数值部分、几何拓扑部分、方程部分；第二辑：数据处理；第三辑：可视化；第四辑：系统和控制；第五辑：通信；第六辑：模式识别；第七辑：信号；第八辑：图像视觉-This introductory textbook presents the modern signal processing concepts used in computer vision and image analysis in a systematic and mathematically coherent
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通过组合多种图像特征 ， 实现 了一种新的检测运动物体方法。 一方 面，组合 图像 的颜 色、梯度和纹理特征 ， 利用梯度和纹理信息对亮度变化不敏感的特性，提高运动物体分割的准确性 ；另一方面，使用图切割算法对物体／ 背景进行分割， 在不影响整体分割 结果前提下修 正局部判别错误 的像素点， 分割结果噪声少且稳定性强。
-A novel method is proposed to detect moving objects based on the linear combination of
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复杂背景下车牌定位与字符分割算法研究
本文在简要介绍国内外车牌识别技术研究现状的基础上，对车牌定位算法及字符分
割算法进行了深入的研究，主要完成以下工作：
车牌的定位算法设计阶段，本文提出了一种综合利用车牌多重特征的定位算法。该
算法充分利用了车牌的纹理，色彩及车牌长宽比等特征。经过水平梯度化，二值化，滤
波，区域连通、连通域标记筛选，色彩匹配等几个步骤，最终达到了复杂背景下汽车牌
照的定位。-Complex background license plate loc
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In this project, we intend to segment natural images by combing colour and texture information. For this we will be using an unsupervised image segmentation framework (referred to as CTex) that is based on the adaptive inclusion of color and texture
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整理的一些分割方法的文章，包括颜色分割或基于纹理的分割等-some segmentation methods, including color-based or texture-based segmentation
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SIFT算法小结.doc
Snake算法用于图像分割.doc
一种立体视觉系统的研发项目申报书.doc
颜色纹理识别.doc
运动目标的稳健匹配系统.doc
-Summary SIFT algorithm. Doc Snake algorithm for image segmentation. Doc a stereo vision system returns R & D projects. Doc color texture recognition. Doc ro
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针对均值漂移图像分割方法中只考虑图像颜色和空间信息,对纹理丰富的图像不能进行有效分割的情
况,提出一种新的融合图像颜色、纹理和空间等低层特征信息的图像分割方法
-For mean shift image segmentation methods only consider the image color and spatial information, the texture-rich image can not be effectively separated, put forward
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基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法Color model and texture features based on color image segmentation method fruit-Color model and texture features based on color image segmentation method fruit
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WINDOWS操作系统下MATLAB图像处理工具箱，非常好用-Matlab demo-Image processing toolbox
- Texture Segmentation Using Texture Filte
(entropyfilt)
- color-Based Segmentation Using K-Means Clustering
Vgg-matlab
Zisserman: Texture Classification: Are Filt
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matlab code for segmentation using color and texture properties of image
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采用支持向量机的方法，融合纹理 颜色等特征对彩色图像进行分割的小文章-Fusion method based on support vector machine, the texture features such as color of color image segmentation of small articles
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在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。-In the field of computer vision, image segmentation (Segmentation) refers to the process of segmentation
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本案例基于MATLAB的GUI工具进行设计仿真实验：通过对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，实现车牌区域定位，最后实现车牌字符的分割与识别。-In this case based on MATLAB GUI design simulation tool: through the license plate image capture through gradation conversion, edge d
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