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leijianfangchafenge
- 基于组织的粒子群优化的最大类间方差图像多阈值分割
duoyuzhifenge
- 基于直方图的多阈值分割可以求出三个阈值，适合CT图像分割
SegmentationforImagesofVCH-F1BasednmprovedWatersed
- 针对分水岭算法存在的过分割问题以及VCH-F1切片图像的特点，提出一种能够有效消除局部极小值和噪声干扰的自动分割方法。首先比较彩色分量梯度图，选择分量图像的梯度信息，达到有效提取图像边缘信息的目的；然后提出基于多阈值分割的方法消除无效梯度信息；最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果证明，通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭算法处理，即使不进行区域合并也能达到很好的效果。
FuzzyEntropyBasedPost-ProcessingMethodforC-MeanClu
- 提出了一种结合C2均值聚类算法和模糊熵的图像分割方法, 该方法先采用C2均值聚类算法对含噪图像进行初步分割, 再利用模糊熵准则作后续处理。该方法一方面能够继承C2均值聚类算法的优点, 可以灵活地用在基于多特征和多阈值的图像分割中, 另一方面充分考虑了图像的区域信息, 利用模糊熵最小作为准则, 对C2均值聚类算法初步分割结果的错分类点作了进一步的处理, 克服了C2均值聚类算法对噪声敏感的缺点。实验结果表明,本文方法在运算开销上只比C2均值聚类算法多4～ 6 s, 对于低信噪比的图像能够取得优于C2
liziqun
- 利用粒子群算法做的关于基于指数熵对数熵TSALLIS熵的多阈值的图像分割，内附无优化算法，可以做时间比较-Using particle swarm optimization to do on the entropy-based index of the number of entropy TSALLIS entropy of multi-threshold image segmentation, containing no optimization, can do more time
color-image-seg
- 由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息, 因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题, 彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用, 为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解, 因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述, 即先对各种颜色空间进行简单介绍, 然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述, 并比较了它们的优缺点, 通过比
fangchapso
- 最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法, 对于单阈值分割具有显著的效果, 但是对于 多阈值分割, 计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合, 提出了一种新的图像分 割方法, 该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性, 并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值, 搜索最优分割 阈值, 实现图像的多阈值分割。实验结果显示, 新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间, 降低了运算复杂度, 提 高了图像分割速度, 说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的
T_ThetaFit
- 基于T熵的多阈值分割,实现了灰度图像的自动转换,以及对灰度图像的二阈值和三阈值的分割算法-T entropy-based multi-threshold segmentation grayscale image automatically converted, and the threshold grayscale images and three threshold segmentation algorithm
log_ThetaFit
- 基于对数熵的多阈值分割,实现了灰度图像的自动转换,以及对灰度图像的二阈值和三阈值的分割算法-T entropy-based multi-threshold segmentation grayscale image automatically converted, and the threshold grayscale images and three threshold segmentation algorithm
zhishu_ThetaFit
- 基于指数熵的多阈值分割,实现了灰度图像的自动转换,以及对灰度图像的二阈值和三阈值的分割算法-Algorithm based on the the index entropy threshold segmentation, to achieve the automatic conversion of grayscale images, as well as the threshold grayscale images and three threshold values
duoyuzhizishiyingfenge
- 提出一种基于遗传算法的二维熵多阈值自适应图像分割方法.在分析研究二维熵阈值分割原理的基础上, 将可变码长的遗传算法应用于多阈值分割处理过程,采用基于多阈值的整数编码方式,将图像分割的类别数即染色 体的码长融合到适应度函数中,从而实现了在对阈值寻优的同时得以优化分割类别数,最终实现图像的多阈值自适 应分割处理.实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点-Propose a genetic algorithm based 2D entropy mult
Intelligent-image-segmentation
- 图像多阈值分割之基于智能阈值技术的图像分割-Image multi-threshold segmentation of image segmentation based on intelligent thresholding techniques
abc_algo
- 基于改进蜂群算法的红外图像多阈值分割算法，效果不是很理想，但是可以参考~-Segmentation colony algorithm based on improved infrared image multi-threshold algorithm, the effect is not ideal, but you can refer to-
zuidashangfenge
- 基于遗传算法最大熵法图像多阈值分割，可以分割大部分具有较大差别的物体效果非常好-Based on genetic algorithm and the maximum entropy method of image threshold segmentation, most can be partitioned object has a bigger difference effect is very good
多阈值
- 基于多阈值的图像分割()
双峰法阈值分割
- 双峰法阈值分割。阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像象素点分为若干类。图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区