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用遗传算法解决了图像分割问题，将图像中的像素按灰度值用域值M分为两类图像，一类为目标图像，另一类为背景图像，经过几十次迭代后有助于缩小检索范围-Using genetic algorithms to solve the image segmentation problem, the image pixel gray value according to the value of M is divided into two categories with the domain images, on
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基于mean shift的阈值分割matlab代码，先借助Mean Shift算法的分割特性将灰度值相近的元素进行聚类，然后，在此基础上应用阈值分割算法，达到将图像与背景分离的目的。-Threshold based on mean shift segmentation matlab code, the first split with the Mean Shift algorithm similar to the gray value characteristics of the element
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图像抠图是将图像的目标物体从背景图像分割出来的技术，这段代码是用MATLAB实现的一段抠图的代码-Image matting is the image of the target object from the background image segmentation techniques, this code is implemented using MATLAB code section of matting
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图像分割指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的关键步骤。小麦的图像分割是使用各种图像分割算法对小麦图像进行处理和研究，提取出有用的图像信息以实现小麦粘连籽粒的分离，为进一步利用图像处理技术分析小麦品质提供依据。因此，对小麦图像分割方法的研究具有十分重要的意义。
本文首先研究了图像分割算法的分类以及常用图像分割算法的基本原理。然后针对小麦图像的特点，研究了在不同光照、背景和连接情况下使用的小麦图像分割方法，对各种分割算法进行了比较、结合和改进。重点
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形态学重构-主要是为了复杂背景条件下的图像分割，采用matlab语言编写，具有很高的参考价值。-Morphological Reconstruction- mainly to under complex background image segmentation, using matlab language, with a high reference value.
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两次利用大津法对图像进行分割，将前景与背景，白色区与背景分割开，并二值化。-Otsu method twice using image segmentation, the foreground and background, white background area and separate, and binary.
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在matlab中应用svm算法对图像进行处里，分离出主体和背景-Svm algorithm in matlab applications where the image of the isolated subject and background
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Melanoma is one of the deadly diseases among skin
cancer. Melanoma detection can be done by dermatological
screening and biopsy tests which are time consuming and
expensive that requires experts from medical field. Due to cost of
dermatologist to
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利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景a）设定三个不同阈值，直接观察分割结果；
b) 利用统计直方图，得到一个自适应的阈值.(The segmentation foreground and background a are realized by using the histogram based adaptive threshold method, and three different thresholds are set, and the segmentation
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以冠状动脉血管为例,用MATLAB进行血管骨架提取,包括血管分割技术,去除背景(Taking the coronary artery as an example, using MATLAB to extract the vascular skeleton, including vascular segmentation technology, background removal)
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