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  1. 融合特征选择机制的自适应水平集遥感图像分割

  2. 融合特征选择机制的自适应水平集遥感图像分割 本文提出了一种融合特征选择机制的自适应水平集Chan-Vese模型(C-V模型)，并应用与遥感图像分割。传统的水 平集C-V模型主要关注于颜色特征，对纹理特征研究得较少，而在遥感图像分割过程中，纹理特征亦具有很重要的作用。并且对于不同的遥感目标，颜色信息和纹理信息在分割过程中所起作用是不同的。为了解决该问题，本文把多个颜色特征分量和纹理特征分量作为初始特征集，通过建立相似性函数的距离度量来自适应地选择特征。同时，根据不同图像特点自适应地调整不同特征分

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-14
    • 文件大小：616448
    • 提供者：wangwanguo08

  1. 一种基于颜色纹理一致性的自适应分离算法

  2. 这篇文章描述了数据分离过程中的基于颜色和纹理的自适应包含的一种无人监督的图像分割架构的发展。这篇文章重要描述了一种新的颜色特征提取方法，该方法是通过在一个多图层展示中对输入的图像进行评估的。为了实现上述目标，我们已经应用了RGB和YIQ颜色空间相反的特征，其关键部分是包含了在图像中计算主导颜色和评估最佳像素集数目的自主地图组织网络。纹理特征点的计算是通过使用一种基于Gabor滤波的多通道纹理分离方案。本文的另外一个贡献在于图像中使用了基于辨别同区域的复合数学的方法融合了颜色和纹理特征。这种融合

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jsliu_08

  1. 基于ISODATA算法的彩色图像分割_万建

  2. 如何对彩色图像中的目标进行快速、精确的有效分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点。提出了一种基于区域的彩色图像分割方法。该方法首先选择合适的彩色空间,提取出图像中的每个像素点的颜色、纹理、位置等综合特征,形成特征向量空间;在特征空间中,运用改进的ISODATA算法自适应地确定初始聚类数目和聚类中心,然后对图像进行聚类和区域分割,最后抽取出图像区域的特征,并与相类似的方法进行了比较实验。实验结果表明,该方法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度,适合于基于图像区域检索系统,具有较好的应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-02
    • 文件大小：158720
    • 提供者：wdldalin

  1. 基于场景语义的图像检索新方法

  2. 针对图像的场景语义检索问题, 提出一种基于多示例学习( mult-i instance learning, MIL) 的新方法。 首先, 该方法将图像当作多示例包, 再根据图像的颜色复杂度, 设计了自适应JESG 图像分割方法, 对图像进行自 动分割, 并提取每个分割区域的颜色-纹理特征, 当作包中的示例, 将图像检索问题转化成多示例学习问题; 然后, 利用改进的推土机距离( ear th mover distance, EMD) 来度量不同多示例包( 图像) 之间的整体相似度, 设计了一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-10-24
    • 文件大小：359424
    • 提供者：ghj521888

  1. 图像分割，前景提取

  2. OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果。那下面我们来了解这个论文的一些细节。另外opencv实现的GrabCut的源码解读见下一个博文。接触时间有限，若有错误，还望各位前辈指正，谢谢。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-08-17
    • 文件大小：692224
    • 提供者：zhedaliufei

  1. matlab 超像素分割代码

  2. 超像素分割代码 超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度，所以通常作为分割算法的预处理步骤。已经广泛用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视觉应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-09-24
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_21397455

  1. 超像素分割 SuperPixel matlab

  2. 对图像进行超像素分割，文件包含一个主函数和和另外5个函数。其中超像素概念是2003年由Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-09-24
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_21397455

  1. 收藏的图像分割论文（20余篇）

  2. 部分论文名 基于子波变换的纹理图像的多级分割.pdf 基于颜色特征的彩色图像分割方法及其应用.pdf 基于灰色关联度分析的图像分割性能评估.pdf 二维灰度直方图上的距离判别分割方法.pdf等20余篇。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-06
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dazhinvli

  1. 图像分割文档

  2. 图像分割,是根据图像的某些特征或特征集合,例如灰度、颜色、纹理等的相似性准则对图像像素进行分组聚类,把图像平面划分成若干个具有某些一致性的不重叠区域。这使得同一区域中的像素特征是类似的,即具有一致性而不同区域间像素的特征存在突变,即具有非一致性

  3. 所属分类：DOS

    • 发布日期：2018-04-11
    • 文件大小：32768
    • 提供者：qq_37306371

  1. 图像分割12

  2. 所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-01-18
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：maohanghang

  1. 基于信息熵方法的多阈值图像分割算法

  2. 图像分割，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度，颜色，纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。 基于信息熵的一类方法被广泛应用到图像分割领域，比如最大熵，最大交叉熵，最小交叉熵等。本文研究了基于Tsallis熵的多阈值图像分割算法，通过利用图像的灰度直方图信息，近似拟合灰度的概率分布函数，然后设定目标函数，目标函数最大化对应的阈值就是最佳阈值，相比传统算法，Tsallis熵的阈值分割方法，能够克服一定的噪声干扰，同时避免了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：programmer0000

  1. 肤色分割数据集

  2. 肤色分割数据集 下载：数据文件夹，数据的描述 摘要：肤色分割的数据集构建了B、G、R颜色空间。皮肤和非皮肤性数据是使用来自不同年龄、人脸皮肤纹理生成的性别和种族的人。 数据集的特征： 单因素 实例的数目： 二十四万五千零五十七 区域 电脑 属性特征： 真实 属性的数目： 四 捐款日期 2012-07-17 相关的任务： 分类 遗漏值的吗？ N / A Number of Web Hits: 十二万七千六百九十九 来源 该rajen Bhatt，迪豪；rajen.bhatt''gmail.com

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-11
    • 文件大小：485376
    • 提供者：kdongyi

  1. 基于阈值分割的车牌定位识别.zip

  2. 本程序通过采集的车牌图像进行灰度变换，边缘检测，腐蚀和平滑等处理过程，得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现车牌区域定位和数字识别。本程序由matlab编写，有详细的代码和配套图片，可以直接运行。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：dddddd6

  1. 基于超像素特征表示的图像前景背景分割算法

  2. 图像前景背景分割是图像处理中的关键技术,文中提出了基于超像素分类的二值分割算法。对于输入图像,首先采用超像素分割算法,将图像分割成多个保留边缘的封闭区域,即超像素;对每一块超像素,考虑颜色和纹理,构造一种对光照和颜色较为鲁棒的特征,来消除同种物体在光照和颜色差异下的影响;用所得特征训练分类器,判断每块超像素属于前景或背景;最后将超像素分类结果作为初值用图分割的方法进行修正,得到最终的二值分割结果。实验结果显示算法能较好的完成前景背景分割的任务。此外,本算法易于和现有的分类算法相结合,具有较强的可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38687968

  1. 基于matlab的GUI工具的阈值分割的车牌定位识别.zip

  2. 基于matlab的阈值分割的车牌定位识别，对采集到的图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程，并由此的都一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，使用模版匹配的方法，对输出的字符图像和模板库里的模版进行匹配以得到对应车牌字符的具体信息

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_41782791

  1. 通过全卷积神经网络(FCN)对医学影像进行语义分割——对于大脑病变区域的识别王晟全(1).pptx

  2. 所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。 多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_18315295

  1. 基于自适应显着性的图像分割源码.zip

  2. 成产品及系统平台的现场演示，编写技术应用服务方案等，编写投标类方案文件及标书的制作； 通常，当我们看到一张图片时，会在图片中聚焦一个焦点。这个可能是一个人，一座建筑物甚至是一个桶。其他没有聚焦区域虽然很清晰，但是却由于颜色单调或者纹理较为平滑而很少引起关注。当遇到此类图象时，我们希望从图像中分割感兴趣的对象。下面给出了显着图像的示例，本文探讨了此类显着图像的分割方法，也称为显着性的图像分割。

  3. 所属分类：互联网

  1. 阈值法在图像分割技术中的应用

  2. 图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38617196

  1. 使用两阶段模糊c均值算法的无监督颜色纹理分割

  2. 无监督图像分割是计算机视觉中的一个基本但具有挑战性的问题。 在本文中，我们提出了一种新颖的无监督分割算法，该算法可以在模式识别中找到各种应用，特别是在计算机视觉中。 该算法名为“两阶段模糊c均值混合方法（TFHA）”，根据图像像素在多个比例和方向上获得的多通道Gabor响应，自适应地对图像像素进行聚类。 在第一阶段，将模糊c均值（FCM）算法应用于质心数的智能估计和聚类质心的初始化，这赋予了新颖的分割算法以适应性。 为了提高算法的效率，我们利用在超像素级别（而不是像素级别）提取的灰度共生矩阵（G

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38538381

  1. Pottslab：基于Potts模型（又称分段常数Mumford-Shah模型）的多标签图像分割（colorgraymultichannel）-源码

  2. Pottslab Pottslab是一个Matlab / Java工具箱，用于使用Potts模型（也称为“分段常数Mumford-Shah模型”或“ l0梯度模型”）重建跳跃稀疏信号和图像。 应用包括分段恒定信号的去噪，阶跃检测和多通道图像分割。 -另请参阅 - 应用实例 向量值图像的分割 支持分割矢量值图像（例如多光谱图像，特征图像） 颜色通道数量的线性复杂度 无标签：无需标签离散化 左：自然的图像； 右：使用Potts模型的结果 使用基于高维Curvelet的特征向量进行纹理分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42178963
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