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一个最佳阈值图像分割算法的DLL程序！可以用来处理8位的BMP图像！-an optimal threshold image segmentation algorithm DLL procedures! Can be used to deal with eight of BMP images!
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live-wire是一种常用于医学图像的交互式分割方法,其基本思想是利用动态规划方法产生图像中给定两点间的最优路径,合理地构造代价函数和选择起始点和目标点,用以提取物体的边缘,十分有效,该份文件中包含说明文件,操作方便.-live-wire is a common medical images in the interactive segmentation method, The basic idea is to use dynamic programming methods to image
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采用迭代算法，实现了图象分割阈值的最优自动选择，并对处理后的二值图象进行数学形态学操作，是后续图象识别最关键的以一环-using the iterative method, the image segmentation optimal threshold value of the automatic choice, as well as treatment, the two binary images using mathematical morphology operation, is the
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5v5.m 5*5子图动态分割与最优阈值分割结合-5v5.m 5 * 5-Dynamic Segmentation and optimal threshold segmentation combination
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最佳阈值分割法实现对灰度图像的分割，通过迭代阈值找到最佳阈值后用imbw二值化,Optimal threshold segmentation method for gray-scale image segmentation, through the iterative find the best threshold after threshold binarization imbw
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医学图像处理，绝得能用的细胞边缘检测，分割最佳阈值的迭代算法，轮廓提取受噪声影响的分析,Medical image processing, the cells must have to use edge detection, segmentation optimal threshold of iterative algorithm, contour extraction affected by noise analysis
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matlab写的ostu最佳阈值图像分割- ostu optimal image segmentation write with matlab
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在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速
去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像。算法采用迭代法寻找最
优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方
法,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法来提高边界跟踪的速度。
-In the optimal threshold segmentation based on region growing
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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
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编写实现最优阈值方法。假设目标和背景的分布为高斯分布。程序的输入参数根据公式要求而定。将得到的值作为程序输入的参数，对图像进行分割。-Preparation methods to achieve the optimal threshold. The assumption that the distribution of the target and background for the Gaussian distribution. Procedures in accordance with th
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最优分割，求图像最优分割时的计算程序。输入数组1为图像灰度值，从小到大；输入数组2为对应灰度值的个数。-Optimal segmentation, seeking the optimal image segmentation when the calculations. Input array a for the image gray value, from small to large input array 2 as corresponding to the number of gray
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ASM是由Cootes和泰勒推出的多分辨率方法的一个例子。
基本思想：
在ASM模型训练，训练从手工绘制的图像轮廓。发现的ASM模型在训练使用主成分分析（PCA），使该模型自动识别数据的主要变化是，如果可能的轮廓/好的对象的轮廓。还包含了ASM模型的协方差矩阵描述行垂直纹理口岸时，在正确的位置。
-Descr iption This is an example of the basic Active Shape Model (ASM) as introduced by Coot
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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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图像分割是把图像划分成具有实际意义的互补交迭的区域的集合。在图像分割之前，图像区域的数目未知，而在分割后各个区域同时满足均匀性和连通性的条件，故图像分割是一个复杂的过程，目前大多数研究都是针对某一类型图像或者某一具体应用的分割。图像阈值化分割的基本思想是确定一个阈值，然后把每个像素点的像素值和阈值相比较，根据比较的结果把像素划分为两类，前景(1)或背景(0)。该方法的关键是确定一个最优的阈值。常用的阈值确定方法有直接门限法、类间最大方差法(otsu法)、分水岭算法、最小误差法、最大熵法等。该段代
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本文介绍了两种图像区域分割方法，讨论了关于分割时最佳闽值选择的问题，除利用直方图确定阈值外，还介绍了利用方差确定阈值的途径。
关键词：图-This paper introduces two kind of image area segmentation method, talked about the best value selection fujian segmentation, besides the histogram threshold value determined outsi
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利用遗传算法根据otsu原则迭代计算得到图像的最优分割阈值。
使用了opencv库。-The use of genetic algorithms to calculate get the optimal image segmentation threshold based on the the otsu principle iteration. Opencv library.
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]图像分割是图像处理的一个重要研究方向，本文在介绍了基于阈值的图像分割算法的基础上，针对最大类间方差的寻优问
题，利用遗传算法求解最佳闽值-Image processing image segmentation is an important research direction in this paper, based on the threshold image segmentation algorithm based on Otsu, aiming at the optimizatio
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最优分割，求图像最优分割时的计算程序。输入数组1为图像灰度值，从小到大；输入数组2为对应灰度值的个数。-Optimal segmentation, seeking the optimal image segmentation when the calculations. Input array a for the image gray value, from small to large input array 2 as corresponding to the number of gray
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最优分割，求图像最优分割时的计算程序。输入数组1为图像灰度值，从小到大；输入数组2为对应灰度值的个数。-Optimal segmentation, seeking the optimal image segmentation when the calculations. Input array a for the image gray value, from small to large input array 2 as corresponding to the number of gray
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交互式图像分割，是根据Yuri Boykov and Marie-Pierre Jolly的文章，用C++和OpenCV实现的-Automatic image segmentation is a hard problem and, is not flexible enough to be used for general segmentation. The objective of this project is to implement an interactive image segment
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