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提出了一种新颖的处理图像视觉聚类问题的方法。与以往关注图像局部特征和局部连续性的方法不同，本文中的方法能够提取关于图像的全局印象。为此，我们将图像分割问题转化为图划分问题并提出了划分中的一种全局判别准则——Ncut (Normalized Cut)。Ncut不仅能够衡量不同聚类之间的相异程度，还能够衡量各聚类内部的相似程度。为求解Ncut 的最优化问题，提出了一种基于广义特征值问题的高效算法，并将此算法应用于静态图像分割，取得了良好的效果。-proposed a novel image proc
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一个基于图形的高效图像分割算法，包括论文及相应的源代码。-This paper addresses the problem of segmenting an image into regions. We define a predicate for
measuring the evidence for a boundary between two regions using a graph-based representation of the image. We
then develo
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用于图像分割的较为先进的方法，与以往的图像分割方法不同，它考虑了全局最优，代码经过运行，好使，希望对大家有用-For image segmentation of the more advanced methods of image segmentation with previous methods, it takes into account the global optimum, after running the code, so that, in the hope that useful
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基于像素点的全局阈值法求图像的分割
实现方法有五种：
最小极值法，最优阈值法，最大方差方法，最大熵法，迭代法-Pixel-based global threshold method for image segmentation method there are five: the smallest extreme value method, the optimal threshold method, the largest variance method, the maximum ent
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这是一个全局阈值分割的m函数，它能对图像高频部分分割，效果较好-This is a global threshold segmentation of the m function, it high-frequency part of the image segmentation, better
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Snake的初衷是为了进行图像分割，但它对初始位置过于敏感，且不能处理拓扑结构改变的问题。初始位
置的敏感性可以用遗传算法来克服，因为它是一种全局优化算法，且有良好的数值稳定性。为了更精确地进行图
像分割，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜
索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优
化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的
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基于一种新的二值化优化方法 与 实现：综合全局二值化与边缘检测的图像分割方法-Based on a new binarization method and the realization of optimization: an integrated global binarization and edge detection for image segmentation method
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该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫
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对图像进行高斯滤波，然后用全局阈值对图像进行分割，使用的函数参考冈萨雷斯图像处理-Gaussian filtering of the image and then use the global threshold for image segmentation, using the function reference, image processing Gonzalez
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适用于高分辨SAR图像的全局稳态最小水平集分割方法-High-resolution SAR images for the global steady-state minimum level set segmentation method
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用一种算法自动从灰度图像上求得全局分割阈值，将一幅图像中的目标和背景分割开，设这幅图像的目标与背景有着不同的平均灰度，本实验采用灰度平均值。-Use an algorithm to complete global threshold segmentation. In this source file we use average gray level to distinguish the subject and the background.
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新发表论文Graph cuts based active contour model with selective local or global segmentation 附源码，基于图割的主动轮廓模型，用于有选择的局部分割或全局分割，欢迎下载！-Published Graph cuts based active the contour the model with selective local or global a segmentation attached source, the ac
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采用全局阈值法对图像进行二值化阈值分割.过程需要迭代。-Using global threshold method of image binarization threshold segmentation process requires iteration.
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一维最大熵，最大类间差，迭代法，全局直方图，四种阈值分割算法MATLAB实现-One-dimensional maximum entropy, the largest class of poor, iterative method, global histogram, four threshold segmentation algorithm based on MATLAB realization
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主要包括常见的几种图像分割方法，包括全局阈值法、最小误差法、大律法、区域生长法、分水岭方法、分裂-合并方法-ncluding several common image segmentation methods, including global threshold, the minimum error method, large law, region growing, watershed method, split- consolidation method
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使用边缘改进全局阈值处理分割图像的matlab实现示例-Using edge process to improve global threshold segmentation image , matlab implementation examples
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数字图像分割，基于全局阈值的分割方法，分割图像的matlab实现示例-Digital image segmentation, the segmentation method based on global threshold and image segmentation of matlab implementation examples
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DFT.m:计算一幅图像的DFT，并在屏幕上显示频谱图，将频谱原点移到图像中间。
zhifangtu.m：用直方图均衡算法对一幅图像进行增强。
fenge.m：设计一种算法自动从灰度图像上求得全局分割阈值，将一幅图像中的目标和背景分隔开，使这幅图像的目标和背景有着不同的平均灰度。
gongshengjuzhen.m:求出一幅图像的像素和有下一个像素的共生矩阵。
OpenAndClose.m：实现二值形态学的膨胀、腐蚀、开操作、闭操作。-DFT.m: Calculates the
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图像处理，图像滤波分割算法的整合：包括大部分常用的图像背景分割和滤波手段，可以作为初学者参考，包括OTSU法，全局局部阈值分割，最大熵法-Image processing, image filtering algorithm integrated segmentation: Most common image including background segmentation and filtering means can be used as a reference for beginners
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In this paper, we present an efficient method for nonnegative matrix factorization based on the alternating nonnegative least squares framework. Our approach adopts a monotone projected Barzilai–Borwein (MPBB) method as an essential subroutine where
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