说明：1.边缘检测，分别用Sobel, Laplacian-Gaussian 方法对一幅灰度图像进行边缘提 取，并给出对比结果； 2.灰度阈值分割：利用双峰法对一幅灰度图像进行灰度分割处理。

说明：LABVIEW基本图像处理功能，包括分割，边缘，骨架，3D，放大，缩小，镜像等等

说明：MRF的例子程序,该程序用Matlab进行编写的，对图像进行MRF的处理，可以用于分割分类等

说明：基于广义高斯模型的自动阈值选取(GKIT)，用于图像分割、图像分类。

说明：本人自己编写的图像处理程序，包括图像的分割、haar小波变换等内容。内附示例图片。

说明：应用gibbs随机场进行图像分割。效果较好。希望对大家有所帮助。

说明：基于snake模型的图像分割 matlab实现

说明：医学图像分割的matlab程序，针对脑部肿瘤图像，使用水平集方法划分出肿瘤区域，内部包含测试程序

说明：图像处理中 各种阈值分割的基本算法的实现，包括双峰法 迭代法 大金法（ostu）等等

说明：图像分割 图像增长 边缘检测 医学图像分割 阈值分割

说明：gabor提取纹理特征，k-means方法无监督聚类进行图像分割

说明：图像分割，具体算法参考一下论文 Zhi-Gang Tan， Xiao-Chen Heand Nelson H. C. Yung A Novel Merging Criterion Incorporating Boundary Smoothness and Region Homogeneity for Image Segmentation

说明：CV源码 levelset模型分割图像源代码

说明：基于图像处理的图像分割大津法分割区域分割

说明：思路简要说明： 1、图像二值化 将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法 （otsu），在资料中有介绍。 2、去除干扰点 3、分割 将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。 4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配 这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完 全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中的《自由手写体 数字识别》里面有详细说明。 （样本库文件是按照匹配的特征通过事先编写的程序进行学习得到的） 该识别思路对目前很多验证码有效，识别速度快，正确率基本还可以（在一定程度内 样本量越大正确率越高），不能识别的情况也不少，比如字符粘连，导致程序无法正确 分割，从而识别失败，有朋友介绍神经网络识别方法不错，有空一定要学习下。

说明：基于matlab的色差图像分割程序，可以实现复杂背景下的图像分割。

说明：基于遗传算法的双阈值图像分割，是用KSW方法。

说明：ostu算法（最大类间房差法，类属于阈值分割）的maltab代码，用于计算机图像处理分割及其相关应用。

说明：用Dephi做的一个图像处理软件，可以对图像进行直方图均衡化、空域几何变换、频域变换及增强、图像恢复、图像分割等等

说明：实现彩色图像显著区域提取，基于注意力机制，使用算法包括k-means,分割等。

说明：k均值图像分割，经典的图像分割方法，算法简单，效果好。

说明：目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺部病灶穿刺细胞学涂片,肺癌识别诊断率94180 ,假阳性率1185 ,假阴性率3135 ,肺癌分类识别率82190 ,核异型细胞识别率74120 "结论:/智能化肺癌早期细胞病理诊断系统0对肺癌细胞涂片诊断率高,克服了肺癌细胞病理诊断过程中取检细胞数量少,重叠细胞识别率低,涂片背景及染色差异等干扰因素,可辅助临床肺部病灶的穿刺细胞病理诊断"

说明：去除彩色图像中的阴影，以便于图像分割，物体识别以及跟踪

说明：图像分割是一个经典难题，从七十年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力，但到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。本文对图像分割方法，特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法，或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述。

说明：FCM实现，FCM中的可以用在模糊聚类的图像分割当中

说明：水平集代码和论文，图像分割,快速有效的图像分割方法

说明：C-V 图像分割 C-V 图像分割 C-V 图像分割

说明：OTSU图像分割快速算法。原创，附参考文献。

说明：一种新的基于snake模型的水平集图像分割方法：用matlab编程实现，可进行灰度图像的分割，里面有演示实例，便于学习。

说明：医学细胞图像分割，细胞识别，特征提取，边缘分割