基于Mean shift 彩图图像分割

针对视频序列中多目标的跟踪问题，提出一种基于mean．shitf和粒子滤波的多目标混合跟踪算法，采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件，有效地结合Mean．shitf算法的简单快速和粒子滤

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，并得到广泛应用。其中基于MeanShift的运动目标跟踪算法因其计算量小，实时性好，简单易行等特点而受到广泛关注，但该算法在目标突变或严重帧丢失以及目标严重遮挡

对于GrabCut图像分割的算法做了详尽的介绍，有中英文介绍。值得一看。

用java编写的以html形式显示的图像分割技术

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边

.m example for mean-shift clustering algorithm. To use the mean-shift file your self, you need to ad

快速运动目标的Mean+shift跟踪算法，一种改进的跟踪算法

meanshift跟踪的2003年经典论文，根据论文实现的代码，以及meanshift如何用于跟踪的讲义，完整代码加解释。对于理解meanshift用于跟踪及实现很有帮助。

Object Tracking Using Mean Shift for Adaptive Weighted-Sum Histograms

基于特征融合和Mean_Shift的多目标跟踪方法研究