基于区域方法的图像分割是图像处理领域中的一项重要任务。本文将介绍如何使用区域方法来实现图像分割，并详细讲解该方法的原理和实现过程。同时，我们也将探讨该方法的优点和局限性，并展望未来的研究方向。本文旨在为对图像分割感兴趣的读者提供一份详尽的参考资料。
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决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则
改进的FCM算法在彩色图像分割中应用研究，林琳，周敏，随着多媒体技术和互联网技术的迅速发展，我们在每天的工作和生活中都会接触到大量的多媒体信息。彩色图像能够表示现实世界中丰富
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提出了融合自适应加权和局部奇异值分解的人脸识别方法。首先，对每个训练样本分割出人脸图像的5个特殊区域并分别进行奇异值分解，提取一些较大的奇异值构成每一区域的特征向量。然后，计算各局部块的类内距离平均值
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为快速准确地分割图像，将新型群体智能模型中的人工蜂群算法、灰度形态学和二维Otsu法相结合，提出了一种图像分割新方法。该方法对待分割的图像进行灰度形态学中的闭操作预处理，以抑制图像噪声，把图像阈值看成
粗糙集神经网络在图像分割中的应用,魏建,吴冰,神经网络用于图像分割时需要大量的训练数据,计算速度相当慢,不适合实时数据处理。网络节点个数、网络层数等的设计还缺乏比较系
基于susan算子的一种应用实例。较为详尽（判断形状等）
在图像处理领域中,图像分割占有举足轻重的地位。传统的基于小波变换的图像分割算法,仅在规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息。为了在不规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息,提出一种基于图小波变换的图像
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