说明：将脉冲耦合神经网络PCNN和聚类结合实现灰度图像分割

说明：对TM灰度图像进行基于梯度幅度的分水岭变换分割，并标记分割区域边界，Matlab源代码，直接拷贝至Matlab中运行。

说明：车牌分割,采用matlab编写,可很好的实现车牌的分割!

说明：指纹分割算法，能够很好的实现指纹图像前景和背景的分离，通过对FVC指纹数据库的测试，效果很好，有GUI接口，可以很方便的测试。以前没有人发过，绝对超值。。。

说明：程序功能为将bmp彩色图片中的背景去除，留下图片的主要内容。该程序采用graph-based的图像分割算法，分割效果良好。 在命令行下通过传递参数运行：ESegment sigma k min input output 其中：ESegment为编译得到的程序名； sigma为平滑系数，一般取0.5～2之间的值； k一般取图片长、宽（像素）之间的值； min表示分割出的最小块的大小，取正整数即可 input为输入的bmp图片名 output为输出的bmp图片名

说明：5v5.m 5*5子图动态分割与最优阈值分割结合

说明：用于评价图像分割的精度，包括单个物体的相对错误率指标，和标记错误率。

说明：基于马尔科夫随机场的图像分割matlab源码。包括ICM迭代条件模式求解最大后验概率算法。

说明：基于区域的区域生长图像分割方法，提供给从事图像分割的朋友们

说明：基于区域的分裂合并图像分割方法，包含三个m文件，predicate是分裂合并准则代码，split_test用于检测是否需要分裂，splitmerge用于分裂合并

说明：图像分割：最大熵对灰度图像基于区域的阈值分割

说明：图像分割 图像分割 图像分割 图像分割

说明：利用模糊聚类的方法对图像分割，效果不错，就是速度慢得很

说明：图像分割，影像分割，分割影像，分割图像，数字分割

说明：delphi图像的代数与进行图像分割的代码

说明：改进的基于区域的图像分割算法，对含有噪声的图像非常适用！在matlab6.5下顺利编译通过

说明：InterJPGLibary附带的例子，很有参考价值，为作图像分割的朋友省去不少麻烦。

说明：SPRINT算法中寻找连续属性分割点方法的改进。。很有用阿

说明：读取语音信号（用matlab的wavread指令），把语音信号分帧、加窗，进行清浊分割，提取基 频，这一部分较简单，自己编程序做。参考文献自己到图书馆期刊网上查找。 提取语音信号的lpc参数，可调用lpcfit.m 程序（我提供，见附件），将源、目标语音的浊音 段的lpc系数进行DTW规整，调用pathita2.m 程序（我提供，见附件）。将规整得到的lpc系数 转换成lsp参数，调用lpcar2ls.m 程序（我提供，见附件）， 再进行转换映射，调用matlab 的指令newrbe。

说明：一个图象灰度处理的例程,包含多种特效:图象增强,图象分割\特效\颜色等

说明：基于彩色分割的汽车牌照识别 基于彩色分割的汽车牌照识别基于彩色分割的汽车牌照识别

说明：国外网上找的自适应阈值分割的源程序，测试过，好用。 可以下载

说明：卡尔曼滤波C程序 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。 对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理， 例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

说明：综述了图像分割的最新进展，给出一种改进的ｌｅｖｅｌ　Ｓｅｔ算法，很难得的一篇图像分割文章。

说明：提出了一种新颖的处理图像视觉聚类问题的方法。与以往关注图像局部特征和局部连续性的方法不同，本文中的方法能够提取关于图像的全局印象。为此，我们将图像分割问题转化为图划分问题并提出了划分中的一种全局判别准则——Ncut (Normalized Cut)。Ncut不仅能够衡量不同聚类之间的相异程度，还能够衡量各聚类内部的相似程度。为求解Ncut 的最优化问题，提出了一种基于广义特征值问题的高效算法，并将此算法应用于静态图像分割，取得了良好的效果。

说明：实现VC中分割窗体，并创建另一对话框，实现MainFrm中两个分割的窗体和对话框之间的通讯，充分利用窗口之间的消息，实现窗口之间的通讯和数据传递！

说明：picturebox有的属性基本上都有，扩展的图形方法有： DrawBezier DrawRoundRect DrawCurve DrawPie DrawPolygon DrawCircle DrawLine GetRGB 扩展的图像处理方法主要有： GetPictureData ShowPicture Invert GrayScale Exposal HistGramEqualize LogCalc ExpCalc ClearIsolatePoint Brightness AverageFilter MaxFilter MinFilter MedianFilter Filter Sharpen Contour Colorize Transparency Flip RotateImage Mosaic Dilate Erode Diffuse Soften Scanlines ShiftRGB Relief Emboss AddNoise Saturation Contrast GammaCorrection Binarization（四种方法) Thin EdgeDetection(四种方法) Hcm Fcm(图像分割） GrayToRealColor（7种方法) Hough DrawHistgram

说明：em算法求解混合高斯模型，适合图像处理中，对象分割

说明：图像分割方面的专题文献，相当不错，已经检测

说明：很好的图象分割算法,有测试程序和测试例子