基于模糊理论的图像分割算法的研究进展

基于图像模式特征放大的图像分割算法，王朗，钱晓华，为了解决制约超声长轴心脏图像外膜分割的问题，提出了图像特征模式小信号放大概念。首先通过构建能使图像边缘梯度模式稀疏化的变

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二值水印二值图像数字水印技术的研究进展

图像取证技术是数字取证领域的重要研究方向之一，本文从数学模型、数字图像处理和法律应用等多个角度深入剖析了图像取证技术的最新研究进展，为读者提供了全面的了解和参考。其中介绍了基于深度学习的图像取证技术、

基于超模糊集的;方法概述;方法概述;超模糊集;隶属函数阈值分割;隶属函数;隶属函数;图像经典模糊熵;图像经典模糊熵;模糊相似性;模糊相似性;模糊相似性;F2ES算法描述;F2ES算法描述;F2ES实验

由于图像噪声强度和边界的不确定性,图像分割算法的抗噪性和准确性是一项具有挑战性的任务,提出两种改进的模糊聚类算法用于图像分割。本文算法共分两步:第一步利用各像素邻域信息自适应地对中心像素进行噪声可能性

提出了一种基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法。针对FCM图像分割算法对聚类中心初始值比较敏感的缺点,利用量子粒子群优化算法强大的全局搜索能力寻找最优解,能够有效降低图像分割算法对初始值的依赖程度

针对粘连细胞图像,提出ECCC(Eleven Components Chain Code)链码分割算法。首先对细胞边缘二值图像进行链码统计和边缘拐点检测,新算法对Freeman链码进行了改进,在链码中

：针对大多数图像分割方法计算量大、不利于实时处理的缺点，提出用微粒群算法(PSO)优化最小误差分割方法。该 方法不但具备最小误差分割法受目标和噪声影响小以及对小图像分割效果好的优点，还克服了遗传算法等

基于matlab的图像阈值分割算法，重点研究了最大熵法、迭代法、类间类内方差比法。并且附有源代码。