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一个比较使用的图像分割的水平集方法，是经典的几何形变模型的方法，速度函数式基于梯度的
-a comparison of the level of image segmentation method of collection is the classic geometric model of speed function-based Gradient
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To carry on small comparison for he different threshold value under the image segmentation result, have to use many windows,namely for take a look at a different threshold value of slice segmentation ’s result at same window , the window be divided i
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The Swendsen-Wang Cuts algorithm is used to label atomic regions (superpixels) based on their intensity patterns using generative models in a Bayesian framework. The prior is based on areas of connected components, which provides a clean segmentation
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比较综合的数字图像处理程序，涉及图像另存、阈值分割、图像旋转、高斯平滑等功能-Comparison of integrated digital image processing procedures involved in the Save image, threshold segmentation, image rotation, such as Gaussian smoothing function
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各种图像分割方法的总结和比较，包括许多算法的综合使用效果-Summary of various methods of image segmentation and comparison, including the effect of combined use of many algorithms
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这是个图像处理的源代码，是本人自己编写的，实现的功能如下：
锐化、边沿检测：套用模版。另外还有一个自定义模版，供用户自行设计模版运行，从而实现其他功能，如线检测。
浮雕：本像素减相邻像素，再加一个常数得到的。
直方图均衡化则套用步骤，根据课本步骤来编写。
提取轮廓：若该点为黑点，八邻域也为黑点，则就把该点变白。
阈值分割分为固定阈值分割（即二值化）和动态阈值分割（切割若干子图，求均值，该均值即子图的阈值）。
区域生长：把种子和4邻域的点分别比较，两者之差小于阈值，且该4邻
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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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区域生长是一种很重要的图像分割方法。它是指从某个像素出发，比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征)，在预先指定的准则下，若它们足够相似则作为同一区域合并，以此方式使相似特征的区域不断增长，最后形成分割图像。-Regional growth is a very important image segmentation method. It is starting from a pixel comparison to neighboring connected pixel featur
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是关于HCM和FCM的图像分割效果比较的matlab源代码程序，有比较的结果。-It is about image segmentation comparison based on HCM and FCM, a matlab code.
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多种图像分割方法比较，包括roberts,sobel,prewitt,canny,log,fuzzy等多种经典方式，对同一张图像的处理的不同效果比较，根据需要选择不同的处理算子-Comparison of a variety of image segmentation, including roberts, sobel, prewitt, canny, log, fuzzy, and other classic method of image processing with a comparis
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该代码实现了k-means聚类算法对图像的分类处理，同时通过RMSE和准确性对比对技术的表现和准确度进行了测试-The code implements the k-means clustering algorithm to classify the image. At the same time, the performance and accuracy of the technique are tested by RMSE and accuracy comparison.
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matlab下对于图像分割中分水岭算法和区域生长阈值发的对比。-Comparison of watershed algorithm and regional growth threshold in image segmentation under.
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