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2005年学习图像分割算法过程中活动轮廓方法的对比DEMO，很有启发-2005 image segmentation algorithm to learn the process of active contour methods contrast DEMO, very enlightening
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本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型(Active contour without edge)-This procedure used the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods in the
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一种新的基于snake模型的水平集图像分割方法：用matlab编程实现，可进行灰度图像的分割，里面有演示实例，便于学习。-A new snake model based on the level set image segmentation methods: using matlab programming implementation, can be gray-scale image segmentation, there are demonstration examples for stud
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Maximum Shannon information entropy的图像分割，是结合概率统计的方法进行的分割，理论上可以得到图像分割的更多细节。打开即可使用-Maximum Shannon information entropy of the image segmentation, is a combination of the methods of probability and statistics division, in theory, image segmentation can
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最大流或最小割问题的算法实现，采用graph cut方法做图像分割时需要用到最小割。-Maximum flow or minimum cut algorithm problem, the graph cut image segmentation methods need to use minimum cut.
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多种检测图像的边缘的方法，图像的分割，四叉树分解-Multi-image edge detection methods, image segmentation, quadtree decomposition
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包括边缘检测、 灰度阈值分割区域分割彩色分割、特殊方法的图像分割-Including edge detection, region segmentation thresholding gray color segmentation, special methods of image segmentation
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阈值分割。基于二维直方图及混沌粒子群的图像分割方法-Thresholding. Based on two-dimensional histogram and chaotic particle swarm methods for image segmentation
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本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型
-The procedure used to achieve semi-implicit scheme variational level set image segmentation methods in the " CV" model
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医学图像分割的实验报告(包含源程序)，主要内容包括：不同算子（Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian）的边缘提取效果分析；阈值分割；以及watershed方法的分割讨论。-The implementation and discussion for fundamental medical image segmentation algorithms, including edge extracting algorithm, thresholding methods and w
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Survey of 3d image segmentation methods
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image segmentation introduction and various methods
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图像分割是图像分析和模式识别的首要问题，也是图像处理的经典难题之一。文中对图像分割方法进行了系统
研究论述，先对图像分割的定义、要求进行简单介绍，然后对阙值化、基于边缘方法、基于区域的方法、基于模型的方法和
基于人工智能的方法等主要的图像分割方法进行研究论述，比较了它们的优缺点。-Image segmentation image analysis and pattern recognition is the primary issue, but also the classic prob
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出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为
大小相等的若干图像子块，而后利用蒙特卡罗方法基本原理对划分的图像子块进行一定规模的随机抽样，以随机抽
样所得的图像子块为样本进行粗糙熵计算，用所得最大粗糙熵所对应的灰度值为分割阀值对图像进行分割，在采用
较小的图像子块划分以取得更好的分割效果的情况下，极大的提高了算法的分割速度。通过对测试图像的
MATLAB仿真试验验证了算法在降低计算机消耗方面的有效性，且所得的分割阀值也令人满意。-The im
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五种当前主要的基于图的图像分割方法（normalized cut, min-cut/max-flow, isoperimetric partitioning, minimum spanning tree and random walker）的论文原文。-The original papers of five main graph-based image segmentation methods. They are normalized cut, min-cut/max-flow, isoperi
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档图像在数字图书馆、电子商务以厦电子政务等工程中巴获得广泛应用。如何对文档图像进行有效的转
换、存储和传输，成为人们研完的焦点。将文档图像分割成不同的区域．根据不同区域的特点分别进行处理，成为一种有效的解凄方囊。本文在传统的块分割和躅层分割方法的基础上，提出r一种优化竹文档图像分割思路t时遗两种方法进行了合理的枯合处理，能蝣取得更好酌效果。-Profile image in the Digital Library, e-commerce e-government buildings and
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本文按照水平集算法在图像分割中应用的发展历程将其分为3种情况进行了综述,以此为该领域读者提供借鉴。-according to the deveopment of the image segmentation
methods based on level set , this algorithm is introduced for readers of different backgrounds in this field to use.
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各种图像分割方法的总结和比较，包括许多算法的综合使用效果-Summary of various methods of image segmentation and comparison, including the effect of combined use of many algorithms
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对MR脑肿瘤图像进行分割,并对分割的结果进行矩描述。方法 在分析当前常用的医学图像分割方法
的基础上,提出一种基于形变模型的医学图像分割方法,并给出了相应的理论算法模型和实现步骤,最后用Visual C ++
6·0编程,并对MR脑肿瘤图像进行分割实验
-MR images of brain tumor segmentation, and segmentation results Moment. Methods used in the analysis of the current
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medical image segementation(This paper reviews several main microscopic cell image segmentation methods ideas and points out their advantages and disadvantages)
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