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- 论文分享：基于最小错误率贝叶斯决策的苹果图像分割。-papers share : Based on the minimum error rate Bayesian decision-making apple image segmentation.
bb
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割 迭代最佳阈值分割算法 matlab7.0环境运行无误
image-segmentation
- 介绍有关图像分割算法的文章，PDF文档的，水平集，贝叶斯等。
阈值分割迭代法0
- %基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割
deboor-cox.rar
- 目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺
BayesLeastError.rar
- Matlab程序，对图像进行分割，运用贝叶斯最小错误率的方法,Matlab program, image segmentation, the minimum error rate using Bayesian methods
Video_Image_Segmentation_Based
- 为了对光线变化的图像进行顺利侵害，提出了一 种利用贝叶斯学习方法来进行视频图像分割的算法，印先在每个像素点处对不断变化的背景建模，同时计算每个像素点 处的颜色直方图，再用这些直方图来表示该像素点处特征向量的概率分布，然后用贝叶斯学习方法来进行判断，以确定在光线缓慢或者突然变化的时候，每个像素点是属于前景还是属于背景。-In order to change the image of light against a smooth, a Bayesian learning approach t
cseg
- MATLAB基于贝叶斯的RGB的彩色图像分割-MATLAB Based on Bayesian Color Image Segmentation in RGB
bys
- 基于贝叶斯网络的图像分割技术，非常实用的哦-Image segmentation based on Bayesian network technology
BayesianCoSegmentationOfMultipleMRImages
- 分割是在MRI analysis.We的基本问题之一，同时考虑了多种MR图像分割，其中，例如，可能是一个系列的问题经过一段时间的扫描相同的组织（的2D/3D）图像，图像的数量，或不同的切片图像的对称部分。 MR图像的多是分割份额常见的结构信息，因此他们可以协助彼此分割的程序。我们提出了一个贝叶斯共同分割算法在共享的信息整个图像是通过利用马尔可夫随机场前，和吉布斯采样后采样是有效的聘用。由于我们的共同拉动分割算法考虑到所有的图像信息的同时，它提供比个人更准确和坚实的结果分割，如支持从模拟和实际结果
bb
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割程序，MATLAB正常-Image segmentation based on Bayesian
bayes
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割，实现视频图像的分割 -Bayesian classification algorithm based on image segmentation, image segmentation of video
iterative
- 阈值分割迭代法处理图像 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割 -Threshold segmentation iterative method to deal with image Bayesian classification algorithm based on image threshold segmentation
Desktop
- 时间反转算法的基本原理以及贝叶斯图像分割-The basic principle of time reversal algorithm and Bayesian image segmentation
Bayestuxiangfenlei
- 贝叶斯图像分割的程序，有助于更好地了解贝叶斯图像分割过程-Bayesian image segmentation procedures, help to better understand the Bayesian image segmentation process
rgbwork
- 用于RGB图像分割（基于三维高斯贝叶斯）(For RGB image segmentation (based on 3-D Guess Bayesian Decision Theory))
分割 (2)
- 图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域。通过贝叶斯算法应用于图像分割，利用其较好的寻优能力搜索到图像的最佳阈值，达到较好的图像分割效果，并拓展了算法的应用领域．针对图像在动态阈值选取难的问题(Image segmentation is an important research field of image processing and computer vision. The Bayesian algorithm is applied to image segmentation, the
zuoye
- 对图像进行分割，同时根据贝叶斯分类准则，对图像进行准确分类，可以分别识别各种图形的形状(The image is segmented, and the image is accurately classified according to Bias classification rule, and all kinds of shapes can be identified separately.)
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
基于贝叶斯的图像分割
- 基于贝叶斯的图像分割，使用贝叶斯决策对图像进行分割(Based on Bayesian image segmentation, use Bayesian decision to segment the image)