图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合,是图像处理与机器视觉的基本问题之一。本文对常见的分割方法按照数据驱动与模型驱动两大类型进行了综述,并介绍了图像分割中的物理模型与随机场模型、半自动分
结合光谱和形状采用的多精度图像分割算法,并且已经实现。
主要内容:分割概念、分割方法的分类、阈值分割、区域生长分割、交互式分割、Livewire分割、形变模型的分割、模糊连接度的分割、基于代理机模型的分割
对jpeg图像进行阈值分割,采用OTSU方法。彩色图像转换为灰度图像,然后计算阈值,分割图像。(包括库函数OTSU,和自编OTSU函数)
Hill-ClimbingAlgorithmforColorImageSegmentation.%IDX=KMEANS(X,K)partitionsthepointsintheN-by-Pdatama
segmentation.M是主程序,根据图像直方图
基于边缘的图像分割源代码
利用水平集方法进行图像分割,代码可用,内含相关论文文档,有助于理解
用于镂空工件如螺母的PCNN图像分割,使用MATLAB编程实现
自己对图像分割方法的总结,参考了多篇文献,有各种方法的基本原理和比较
