彩色图像分割方法汇总

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【图像算法】彩色图像分割专题一：颜色空间1（原理)http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/03/2035643.html
【图像算法】彩色图像分割专题一：颜色空间2（部分结果）http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/05/2038308.html
【图像算法】彩色图像分割专题一：颜色空间3（部分源码）http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/05/2038317.html
【图像算法】彩色图像分割专题二：显示屏幕上任意点颜色值http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/13/2045826.html
【图像算法】彩色图像分割专题三：边缘检测+区域生长 法http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/22/2047049.html
【图像算法】彩色图像分割专题四：测试图片的生成http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/29/2061909.html
【图像算法】彩色图像分割专题五：提取彩色图像上特定色彩http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/06/08/2075599.html
【图像算法】彩色图像分割专题六：一种基于颜色直方图的图像分割http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/06/14/2081042.html
【图像算法】彩色图像分割专题七：基于分水岭的彩色分割http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/07/07/2100426.html
【图像算法】彩色图像分割专题八：基于MeanShift的彩色分割http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/07/14/2106816.html
【图像算法】彩色图像分割专题九：基于KCM的彩色分割http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/07/31/2122911.html
彩色图像分割专题十：彩色图像分析辅助软件http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/04/2127960.html
图像分割综述
计算机视觉life
07-09 5万+
图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分...
matlab中图像的阈值分割,基于MATLAB的图像阈值分割技术汇总
weixin_39929259的博客
03-27 4641
数字图像处理课程论文基于MATLAB的图像阈值分割技术摘要：本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB的分析。通过双峰法，迭代法以及OUTS法三种算法来实现图像阈值分割，并且就这三种算法做了一定的分析和比较，在加椒盐的图片上同时进行三种实验，做出比较，最终得出实践结论。关键词：图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言：图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之...
彩色图像分割
11-27
这是matlab基于matlab的彩色图像分割，将有用的我们想要获取的分割出来
彩色图像分割方法的汇总
热门推荐
robberM的专栏
01-03 1万+
【汇总】彩色图像分割 Menu   SkySeraph Oct.1st 2011  HQU   Email：zgzhaobo@gmail.com    QQ：452728574   Latest Modified Date：Oct.1st 2011 HQU   整理下以便查阅     【图像算法】彩色图像分割专题一：颜色空间1（原理)   http://www.
【图像算法】彩色图像分割专题一：颜色空间1（原理）
weixin_34302561的博客
05-03 310
【图像算法】彩色图像分割专题一：颜色空间1（原理）  SkySeraph May 3rd 2011  HQU Email：zgzhaobo@gmail.com    QQ：452728574 Latest Modified Date：May 13rd 2011 HQU   暂时把收集的一些有用的资料链接给上，以后再补工程源码~~ 补上： 源码：http://www.cnblogs.c...
彩色图像分割方法综述
05-24
：图像分割是图像分析中一个非常重要的预处理步骤，分割效果将直接影响到后续任务的有效性。彩 色 图 像 相较于灰度图像更接近人类的视觉特性，因此对彩色图像的研究更为重要。对当前比较常用的一些彩色图像分割方 法进行了综述，阐述了基于阈值、基于聚类、基于区域以及基于特定理论的几类分割方法各自的优缺点和应用场景。 最后根据基于过完备字典的稀疏表示能够刻画图像细节信息、实现图像最优逼近的特点，提出将其推广至彩色图像 分割的研究思路。
数字图像处理——第十章 图像分割
weixin_46002351的博客
07-11 802
分割将图像细分为构成它的子区域或物体。形态学图像处理中，输入的是图像，输出的是从图像中提取出来的属性，分割是该方向上的另一步骤。分割将图像细分为构成它的子区域或物体，细分的程度取决于要解决的问题。多数分割算法均基于灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。对于不连续的灰度，方法是以灰度突变为基础分割一幅图像，比如图像的边缘。对于相似的灰度，主要方法是根据一组预定义的准则把一幅图像分割为相似的区域。阈值处理、区域生长、区域分割和区域聚合都是这类方法的例子。
基于C++的ITK图像分割与配准学习笔记3（图像分割）
qq_32809093的博客
12-03 6501
第九章 图 像 分 割 9.1 区域生长 区域生长算法被证实是一个有效的图像分割方法。区域生长的基本方法是从被分割对象里作为种子区域 ( 通常是一个或多个像素 ) 的一个区域开始，在种子区域的相邻像素寻找与种子像素有相同或相似性质的像素，并将这些像素合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子区域继续进行上述过程。区域生长算法主要取决于用来选择确定为种子区域像素的标准、用来确定相邻像素的连通性类型和用来访问相邻像素的策略。 9.1.1 连接门限 在生长区域中包含像素的一个简单标准是以一个特殊
2024年最全使用Julia进行图像处理--图像分割(1)
2401_84561420的博客
05-02 1010
使用map函数将每个像素的块号替换为块的平均颜色值：这将导致图像包含两种颜色，绿色代表草，另一种代表猫。由于图像相对简单并且可以轻松分离猫，因此结果的质量很高：尽管该方法涉及手动工作，但在为神经网络执行的图像分割任务准备训练数据集时，它可能很方便。
MATLAB 彩色图像分割
04-16
基于MATLAB彩色图像分割，采用聚类算法，MATLAB工具
彩色图像分割算法
12-22
这是一篇关于彩色图像分割算法的研究文章。
基于matlab的彩色图像的分割算法
04-18
本算法是基于matlab的彩色图像分割算法，是对以往的灰度图像分割算法的一种改进
彩色图像分割（数字图像处理）
06-02
彩色图像分割 色差 聚类法 彩色图像分割（数字图像处理）
Felzenszwalb等提出的彩色图像分割方法
12-06
论文中详细描述了算法的实现，值得大家学习！
彩色图像聚类分割法
ahuang1900的专栏
05-31 8904
一、实验题目： 基于聚类的彩色图像分割方法 二、实验目的：     采用聚类算法提取出图像中的真实目标，以便后续图像理解需要。 三、实验内容： 给定一幅灰度图像的图片，采用均值聚类算法将图像中的目标提取出来，以便后续目标识别和图像理解的需要。 四、预备知识： 图像处理概论、均值聚类算法原理。 五、实验原理： 图像分割的本质是将图像分割成相互不相交的区域，有的区域表示图像目标信息，
【图像分割】基于萤火虫优化的半监督谱聚类彩色图像分割方法（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
09-12 1258
人们依据自然界中其他生物的生活习性以及生活事物中的部分自然现象提出智能优化算法，用来求解函数组合优化最优解的问题。图像阈值分割算法正是广泛应用群智能优化算法的一个分支领域,传统阈值分割算法易受输入的阈值数昌影响。本章引入最小可觉差理论，从视觉对颜色差值寻优出发，不受阈值数目的影响，提出基于萤火虫算法的最小可觉差图像分割方法(JND color image segmentation based on firefly algorithm, FAJND)。
OpenCV笔记14 图像分割--彩色图像分割
weixin_39354845的博客
12-24 3979
BGR颜色空间： 先说一下BGR颜色空间，bgr三原色，人眼中有四种感光细胞，分别是三种红、绿、蓝锥形的刚光细胞，以及感知黑白的杆状细胞，模型如下
多分辨率下的彩色图像分割方法
《好好先生》专栏
05-13 2520
1 引 言 　　图像分割是图像处理的主要问题，属于计算机视觉领域低层次视觉中的问题。目前，对于灰度图像的分割，已经有相当多的成果和结论，而对彩色图像的分割，由于比较复杂、运算量大，研究还比较少。彩色图像通常情况下比灰度图像包含更多的信息，更接近人的视觉感受，因此，对彩色图像分割的研究很有必要。目前提出的彩色图像分割方法主要有：基于边缘检测的方法、基于区域的方法、神经网络法以及其他技术方法。
医学图像分割数据集汇总
最新发布
01-26
### 关于医学图像分割的数据集集合 #### 数据集分类概述 为了更好地理解现有的医学图像分割数据集，可以按照维度将其分为几大类别：2D 图像、2.5D RGB-D（彩色+深度）图像以及3D 图像[^2]。 #### 2D 医学图像分割数据集 这类数据集中包含了大量用于训练和测试算法的二维切片影像资料。常见的例子有： - **LIDC-IDRI**: 提供肺结节CT扫描图片及其标注信息。 - **BraTS (Brain Tumor Segmentation)**: 集成了多模态MRI脑肿瘤成像资源，支持不同类型的病变区域划分研究工作。 - **JSRT (Japanese Society of Radiological Technology)**: 收录胸部X光照片并附带详细的病灶位置标记。 #### 2.5D RGB-D 医学图像分割数据集 此类型增加了额外的一维空间信息——即深度图，有助于更精确地描述物体形状特性。然而，在实际应用中较为少见，因为大多数医疗设备并不直接产出RGB-D形式的结果。尽管如此，某些特定场景下仍能找到适用案例，比如手术导航系统中的器官表面重建等任务。 #### 3D 医学图像分割数据集 三维体素化表示能够更加真实反映人体内部结构情况，因此对于复杂形态目标如心脏、肝脏等部位的研究尤为重要。典型代表如下： - **Medical Decathlon**: 跨越多个解剖部位的大规模公开挑战赛所用到的标准测试集之一，涵盖了多种疾病状态下的高质量标注样本。 - **ACDC (Automatic Cardiac Diagnosis Challenge)**: 致力于推动心血管领域自动化诊断技术进步而设立的比赛平台所提供的专用数据库，内含丰富的左心室动态变化过程记录。 以上各类别均具备像素级别的真值标签，便于研究人员开发新方法时作为金标准来衡量模型表现优劣程度。 ```python import numpy as np from skimage import io def load_3d_image_dataset(path_to_dataset): """ 加载3D医学图像分割数据集 参数: path_to_dataset (str): 数据集路径 返回: tuple: 包含输入图像数组和对应标签数组的元组 """ images = [] labels = [] # 假设文件名为image_*.nii.gz 和 label_*.nii.gz for i in range(1, num_samples + 1): img_path = f"{path_to_dataset}/image_{i}.nii.gz" lbl_path = f"{path_to_dataset}/label_{i}.nii.gz" image = io.imread(img_path) label = io.imread(lbl_path) images.append(image) labels.append(label) return np.array(images), np.array(labels) images, labels = load_3d_image_dataset("/path/to/your/dataset") print(f"Loaded {len(images)} samples.") ```
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