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最经典之做，保证别人没有上传过实现文章“GrabCut" Interactive Foreground Exttraction using Iterated Graph Cuts用graphcut实现图图像分割，效果非常好
-The most classic to do, to ensure that others have not uploaded the article " GrabCut" Interactive Foreground Exttraction usin
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GrabCut 算法是一种高效的前景背景分割算法。传统分割算法应用纹理或边界信息中的一种进行分割, 而GrabCut 算法
综合利用了纹理及边界两种信息进行图像分割。GrabCut 算法是对Graph cuts 算法的改进, 具有分割精度高, 交互式操作少的优
点, 并将分割从灰度图像推广到了彩色图像领域, 是一种比较有前途的交互式分割算法。该算法用在静态图像编辑中的图片背景
更换, 取得了很好的效果。-The GrabCut algorithm is an efficient pr
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“GrowCut” - Interactive Multi-Label N-D Image Segmentation By Cellular
Automata
Abstract
In this project we describe a novel algorithm for interactive multilabel
segmentation of N-dimensional images. Given a small number
of user-labelled
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图象处理集合（对位图的处理）包括如下：
1.图象分析：图象分割和边缘检测
2.图象编、解码：huff，PCX,GIF,JPG等；
3.滤波处理：包含多种滤波器（高，低通，交互式带阻）；
4.数学形态学：图象的腐蚀和膨胀，开、闭运算，图象的粗、细化等；
此外还有视图的编辑、灰度处理、图象恢复、小波分解和重构等等。
提供所有操作的源代码！
1.demo：是该处理集合的可执行文件（自己编译吧）。图象处理集合.rar--------demo的源代码！
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对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值
分割算法进行了探讨,并且结合实际C T片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和
可用性强的结果. 实验表明: 阈值分割对于CT切片的效果最好 区域生长分割适宜于对面
积不大的区域进行分割,分割效果较好 基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时
间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果. 几种算法的评估为其在C T
图像分割上的实际应用提供了科学依据.-Several current g
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对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值
分割算法进行了探讨,并且结合实际C T片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和
可用性强的结果. 实验表明: 阈值分割对于CT切片的效果最好 区域生长分割适宜于对面
积不大的区域进行分割,分割效果较好 基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时
间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果. 几种算法的评估为其在C T
图像分割上的实际应用提供了科学依据.-Several current g
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用于图像的标注，人工交互的标注图像。方便进行下一步的图像分割及其他图像处理(Used for image annotation, artificial interactive tagging images. Convenient for the next step of image segmentation and other image processing)
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