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使 用 说 明
本光碟中包含五个文件夹。
（1）视频剪辑：可供教学演示，其中，"two_cells"是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程；"denoissing"是利用P_M方程，对图像平滑去噪的演化过程 "curve_linear_heat_flow"是利用FT实现的闭合曲线的线性热流演化过程。
（2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。
（3）灰度图象和彩色图像：其中的图像，可以作为图像分
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基于阈值分割的运动车辆检测跟踪，在视频中按灰度阈值不同进行图像分割，并标记结果。,Threshold-based segmentation to track the movement of vehicles detected in the video by a different gray level threshold for image segmentation, and mark the results.
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利用改进的脉冲神经网络完成灰度图像的分割-The use of impulsive neural networks to improve the completion of gray-scale image segmentation
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一种新的基于snake模型的水平集图像分割方法：用matlab编程实现，可进行灰度图像的分割，里面有演示实例，便于学习。-A new snake model based on the level set image segmentation methods: using matlab programming implementation, can be gray-scale image segmentation, there are demonstration examples for stud
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OTSU Gray-level image segmentation using Otsu s method.
Iseg = OTSU(I,n) computes a segmented image (Iseg) containing n classes
by means of Otsu s n-thresholding method (Otsu N, A Threshold Selection
Method from Gray-Level Histograms, IEEE
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阈值法实现灰度图像分割，效果不错，可行，可以借鉴-Threshold method to achieve gray-scale image segmentation, the effect of a good, viable, can learn from
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摘 要:针对茄子图像的灰度和颜色特点,利用MATLAB中丰富的图像处理函数,分别进行了色差分割和色调分割。在
色调分割中,采用了自动选取阈值的Otsu法。在去除残留噪音的处理中,采用标注的方法对二值图像的各连通区域进行面积
统计。保留最大面积的区域,从而使分割效果大大改善。利用多参数来衡量分割效果,使评价做到最大程度的客观、合理。-Based on the gray- level and color characteristics of eggp lant image, hue and
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用matlab实验水平集，运用到灰度图像上面可以得到的很好的分割效果，下载后可以直接运行得到结果-Matlab experiment level set, apply to the gray image, it can get very good segmentation effect can be run directly after download the result
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《图像处理的偏微分方程方法》随书光盘完整版
本光碟中包含五个文件夹。
（1）视频剪辑：可供教学演示，其中， two_cells 是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程； denoissing 是利用P_M方程，对图像平滑去噪的演化过程 curve_linear_heat_flow 是利用FT实现的闭合曲线的线性热流演化过程。
（2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。
（3）灰度图象和彩色图像：其
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算法步骤：
（1） 计算图像直方图，灰度级为Ns，图像的平均灰度值为Tc；
（2） 分别计算第一个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，前两个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，以此类推计算Ns个和；
（3） 找到H在Tc附近最大值的位置Tenf即为阈值；
（4） 图像中大于阈值的像素置1，其余置0而实现二值分割。
算法的核心：信息熵越大越有不确定性，分割出的图片越好。(Algorithm steps:
(1) the histogram of the image is calcula
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