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本课题主要介绍了图像分割的基本知识，研究了图像分割的两大类算法，即基于边缘检测的方法和基于区域生成的方法。采用MATLAB仿真了所有分割过程，得到了比较理想的分割结果，并分析了各个算法的优点和不足之处
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
从人眼的视觉特性角度出发,在CIE国际颜色标准系统和孟塞尔系统基础上,提出了一种适用于彩色图像处理的色空间转换模式,并利用此方法对医用胃镜输出的图像进行了不破坏色调前提下的图像增强处理,明显地提高了彩
彩色图像增强的几种方法研究比较自己下下来的，
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为克服浓密睫毛、眼睑等噪声对虹膜定位算法的影响，提出一种有效的去扰虹膜定位算法。对于虹膜的内边缘，在二值化分离瞳孔区域的基础上，利用形态学中的开运算消除噪声，并用灰度投影法定位瞳孔的圆心、半径。而对于
为了能够较好地去除彩色图像色彩分量的相关性,并能获得较好的恢复图像,基于图像色彩信息,提出了一种基于RGB空间的彩色图像压缩编码算法,高效地去除了彩色图像各分量间的相关性。算法对其中一个分量进行完整D
基于PCNN的图像分割方法研究，周尉刚，，脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,PCNN)由于其良好的脉冲传播特性，在图像处理邻域得到了广泛的应用。本文在前人对脉冲耦合
Color space and format of color images Image processing courseware
提出一种充分利用图像的空间相关性来达到高效快速地进行图像分割的新方法。利用均值漂移算法对图像进行分割形成过度分割的区域,并使这些区域保持理想的边缘和空间相关部分,用图结构表示的区域相邻图来代替分割的区
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