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segmentationByOtus
- 彩色图像转换灰度图象,CDF直方图均衡化后用OTUS对图像进行分割.
otus
- 利用最大类间方差算法求解自适应阈值，对图像进行分割，属于经典的图像分割方法，适合于初学者使用
Gray_Otus
- 对真彩色图像进行灰度转换，并实现了Otus最大类间方差阈值处理。
OTSU
- 利用OTUS二值化，细节保留比较好。对于图像的初步处理十分有用。-Use OTUS binarization, the details of a reservation is better. For a preliminary deal with images very useful.
csharp1-segmentationByOtus
- c#写的图像分割算法，用Otus来实现,c#写的图像分割算法，用Otus来实现-c# segment by otus
OTSU_global_thresholding_routine
- 這是影像處理的thresholding方法，用opencv編寫的唷-otus thresholding
Osto
- 最大类间方差法又称otus方法，是日本学者大津展之在最小二乘法原理基础上提出来的，其本质是一种阐值分割方法。 -Otsu method, also known as otus method, Otsu, Japan scholars in the development of the least squares method based on the principle put forward by its very nature is a kind of illustrates the v
ostu-theshold
- 使用otus图像处理方法实现图像分割，他的重点是寻找进行分割的阈值-Otus achieved using image processing image segmentation, his focus is to find the threshold segmentation
59956577box_count
- 二值化加上OTUS法阀值法的分形维数计算，在这里奉上-Binarization threshold law with OTUS method of fractal dimension calculation, where the offer
otus.Notes.Client
- IBM.Lotus.Notes.Client前端安装配置手册.doc-Installation and Configuration Guide IBM.Lotus.Notes.Client front. Doc
0904210141
- OTUS法分割图像，课程设计做的 希望帮到打架-failed to translate
DilationErosion
- 图像处理Dilation / Erosion / Otus-Dilation/Erosion/Otus
csharp1-segmentationByOtus
- c#写的图像分割算法，用Otus来实现,c#写的图像分割算法，用Otus来实现-c# segment by otus
segmentationByOtus
- 彩色图像转换灰度图象,CDF直方图均衡化后用OTUS对图像进行分割.-Color image is converted gray image, CDF histogram equalization OTUS after image segmentation.
otsu
- otus分割程序，可用于图像的快速分割，效果不错-otus segmentation program can be used to rapidly image segmentation, good results
preprocessing-master
- image processing otus single level
自动阈值法：Otsu法
- 利用matlab自动阈值，自动阈值法中的一种(One of the automatic thresholding methods using the Matlab automatic threshold)
Desktop
- 实现图像分割活动轮廓模型融合了图像的多种信息，分割出来的图像边缘是一个封闭的曲线。 本文的研究目的是寻找一种分割效果精确，同时分割速度快的基于活动轮廓模型的 医学图像分割算法。本文首先阐述了医学图像分割的背景，研究的意义，并介绍了 常见的医学图像分割算法。其次，介绍了活动轮廓模型的原理，并提出了其中的热 点研究方向：几何活动轮廓模型。再次，将其分为基于轮廓的几何活动轮廓模型和 基于区域的几何活动轮廓模型两个方向，分别提出改进的算法。(image segmentionI n r e c