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基于Mean Shift的阈值分割
- 阈值分割算法是一种将灰度图像转化为二值图像的简单有效的方法，但是由于需处理图像的复杂性，常常使得阈值分割算法中阈值的选取问题无法很好解决。针对这个问题，在进行阈值化处理之前，我们先借助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。 简单来说，基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素
mean-shift算法综述
- 本文详细的说明Mean Shift 的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift 在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用.
lankton_stereo.rar
- 较全的mean shift算法合集，有基于mean shift算法的图像平滑处理，图像分割，图像聚类,Than the entire collection of the mean shift algorithm, the mean shift algorithm based on image smoothing, image segmentation, image clustering
Thresholding-using-mean-shift
- 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
Wallpapers-based-on-mean-shift
- 本程序首先把图像由RGB空间转到HSI空间，然后利用彩色图像分割策略以及meanshift算法对图像进行分割最后加入边界合成。其中‘keyprogram.m’文件为主程序，‘meanshift.m’文件为调用函数，实现数据的聚类分割。-The program first the image from the RGB space to HSI space and then using color image segmentation strategy and meanshift image seg
loc_im_MSfilter
- 基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理。-Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixe
im_MSfilter
- 基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理 -Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixe
mean_shift
- Mean-shift聚类算法详细介绍，里面有丰富的图片和图形-Mean-shift clustering algorithm detail, which is rich in pictures and graphics
mean_shift_seg
- 基于meanshift的彩色图像分割，对特征空间进行聚类分析。-mean-shift based color image segmentation
caisetuxiangfenge
- mean-shift进行图像分割的程序代码，可以有效地进行图像分割-mean-shift image segmentation procedure code, effective for image segmentation
Mean-shift-research-and-applications
- ：对均值漂移算法的理论和应用作一全面的综述．首先根据密度函数的非参数估计推导出均值漂移公式的一 般形式，说明了均值漂移迭代算法的步骤及收敛性；然后重点讨论核函数的选择以及带宽矩阵的计算等关键技术；最 后归纳了均值漂移算法在模式检测、聚类、图像分割以及物体实时跟踪等方面的应用，并展望了均值漂移算法在理论和应用中的研究方向．-Clustering thesis
mean_shift
- Mean Shift算法介绍，清晰易懂，用于图像分割，图像平滑，聚类等，Mean Shift是热点-Mean Shhift introduction, easily understand, image segmentationt , preserving smoothing, clusters, it is a hot item for researching
Tlankton_sterh
- 较全的mean shift算法合集，有基于meann shift算法的图像平滑处理，图像分割，图像聚类 -Than the whole of the mean shift algorithm Collection, image smoothing processing based on meann shift algorithms, image segmentation, image clustering
meanshift
- mean shift 算法聚类和分割，可以用来处理图像-mean shift algorithm clustering and segmentation, can be used to deal with image
meanShiftPixCluster
- 这是一个很好的演示展示了均值漂移图像像素聚类思想的作品。虽然这段代码还没有实现多分辨率或进一步的均值漂移聚类的图像分割,它实现了核心的均值漂移算法.该算法是PAMI论文”Mean shift: a robust approach toward feature space analysis", 在2002提出的。 -This is a good demo of showing how the mean shift idea works for image pixel clustering. A
MeanShiftSegMent
- 根据D. Comaniciu, P. Meer: Mean Shift: A robust approach toward feature space analysis 以及 C. Christoudias, B. Georgescu, P. Meer: Synergism in low level vision.这两篇文献提供的方法编写的图像分割代码，作者是 Chris M. Christoudias, Bogdan Georgescu，代码经我看了后加了丰富的中文注释，
meanshift
- Mean Shift，我们 翻译为“均值飘移”。其在聚类，图像平滑。图像分割和跟踪方面得到了比较广泛的应用。-Mean Shift
loc_im_MSfilter
- 我们先借助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。-We first use the division characteristics of the Mean Shift algorithm, the grey value of similar element in the cluster, and then, on the basis of using threshold segmentation algori
ae602a9c136a
- 均值漂移图像分割测试程序,使用meanshift算法对彩色图像进行聚类分割，效果很好，并且显示使用时间、RGB与LUV颜色空间的互相转换(Mean shift image segmentation test procedures, the use of meanshift algorithm for color images clustering segmentation, the effect is very good, and show the use of time, find the c
MeanShift
- meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。(MeanShift, mean shift is widely used in clustering, image smoothing, segmentation, tracking and so on. Generally refers to an iterative step, that is, first