图像分割各算法简称

最新推荐文章于 2023-11-19 21:22:44 发布
最新推荐文章于 2023-11-19 21:22:44 发布
阅读量1.1k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 图像分割
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013705728/article/details/44957373
本文介绍了几种用于图像处理和计算机视觉领域的关键算法，包括Level Set Method(水平集法)、Local Morphological Fitting(局部形态学拟合)、Local Binary Fitting(局部二元拟合)、Lattice Boltzmann Method(格子玻尔兹曼法)及Fast Level Set(快速水平集法)。这些方法广泛应用于图像分割、形状重建等方面。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

LSM -—— Level Set Method（水平集法）

LMF -—— Local Morphological Fitting（局部形态学拟合）

LBF  -—— Local Binary Fitting（局部二元拟合）

LBM -—— Lattice Boltzmann Method（格子玻尔兹曼法）

FLS  -—— Fast Level Set（快速水平集）

最全综述 | 图像分割算法
qq_40851561的博客
11-08 3万+
原文链接传送 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，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。
基于matlab的HMRF-GMM-EM算法的医学图像分割
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
01-01 485
EM算法的E是，Expectation，指的是期望；M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样，EM算法分两步走，E步骤和M步骤。在正式讲EM算法之前，我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样本，已知它们是从混合高斯分布中采样得到的，我们的目标是根据这些数据点，对高斯模型中的参数进行估计，或者是进一步，估计完了高斯的参数，我们来判断一个样本点属于某个高斯分布的概率是多少。由于我们所拥有的信息仅仅只有数据样本点和模型，因此可以用极大似然法来进行计算。
EM算法进行图像分割
12-10
最大期望算法 EM（expectation-maximization）算法主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。在EM算法正式提出以来，人们对EM算法的性质有更加深入的研究。EM算法在数理统计，数据挖掘，机器学习以及模式识别等领域有广泛的应用。
EM算法分割图像
热门推荐
pengtwelve的专栏
01-03 1万+
1 问题描述     图像分割是实现自动图像分析和模式识别的首要问题，它根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，将图像划分为一系列“有意义”的不同区域。图像分割质量的优劣、区域界限定位的精度直接影响后续的区域描述及图像的分析和理解，是图象分析、处理、理解中一个举足轻重的技术环节。     传统的图像分割技术大致可以分为基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法，前者是将图
EM算法进行图像区域分割，代码及结果
02-04
研一时，完成的CV作业，使用EM算法对图像进行分割，内含源代码，及实验结果，本代码的时间复杂度很高，请自行优化。
EM期望最大化算法用于图像分割
07-29
K means segmentation method has an underlying assumption that each element cannot belong to two clusters at the same time. Sometimes, an element in transition area between two clusters are hard to define. This element may belong to multiple clusters, with probabilitie
EM法进行图像分割实例（附灰度图像与彩色图像处理的matlab代码）
u014230360的博客
07-23 4222
昨天写过EM算法拟合直线的文章，今天给大家展示一下EM用于图像分割的实例（程序参考了https://blog.youkuaiyun.com/on2way/article/details/47323775，不过这位老兄没有意识到EM法中一个较好的初始值的重要性，同时其方差初值竟然设为与均值相等，这样量纲上都对不上）。废话不多说，下面直接上代码。 灰度图像处理的matlab程序： clear all;close all;clc; img = double(rgb2gray(imread('onion.png')));
医学图像分割-基于FasterRCNN+UNet实现的高效医学图像分割算法-附项目源码-优质项目实战.zip
07-30
随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的图像分割算法逐渐成为研究的热点。Faster R-CNN和U-Net是两种非常有效的深度学习模型，它们在多个图像处理任务中表现出了卓越的性能。 Faster R-CNN是一种先进的目标...
医疗图像分割-基于Pyramid-Vision-Transformer算法实现医疗息肉分割-优质项目实战.zip
10-20
本文档所提供的项目是关于如何基于Pyramid-Vision-Transformer（PyT-ViT）算法实现医疗息肉图像分割的一个实战案例。 Pyramid-Vision-Transformer，简称PyT-ViT，是继Transformer在自然语言处理领域取得巨大成功...
MATLAB实现基于改进SLIC算法的彩色图像智能分割系统
最新发布
08-06
SLIC算法是一种基于聚类的超像素分割算法，它通过在颜色空间和空间位置上迭代，将图像分割成具有均匀大小和形状的超像素。然而，SLIC算法也存在一些局限性，比如对于图像边界特征的保持不是特别理想，这在一些对精度...
MR图像分割算法
04-19
**MR图像分割算法详解** 在医学成像领域，磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，简称MR）是一种无创、无痛且无辐射的诊断技术，它能提供丰富的组织特性和生理功能信息。然而，为了从这些复杂的图像中提取有用的...
板材切割优化软件
04-15
超强算法 采用了快速且强大的自创优化算法，对于作业中原片和成品的种类及数量，均不作任何限制。 快速导入数据 通过简便的“数据粘贴”功能，可以直接从 Excel 快速复制需切的成品尺寸和数量等数据。 批量导入优化作业 通过万能数据导入向导，能够根据不同的材料类型，快速地批量创建多个优化作业。 余料回收与优先使用 集成了余料管理功能，可自动回收和管理余料数据。 可优先使用余料，以尽可能地降低市供标准原片的采购费用。 作业的切割优化方案确定实施后，可自动更新所用在库余料的库存数量（减数）。 界面自定义 用户可根据实际应用场合，自定义每个数据列的名称及可见性，从而调配出个性操作界面。
极限切割开料软件 v9.0.zip
07-11
极限切割开料软件是当今国内市场首屈一指的套料计算软件。简单明了的操作界面，用户第一次使用就很容易上手。数据录入比Excel电子表格软件还要简单，录入数据非常方便。计算结果就显示在右面的作业区，按照分页方式显示，浏览非常方便。 极限切割开料软件的功能 1、先进的排料算法 排料算法是套料计算软件的心脏，其性能决定了这款软件的水平高低。极限切割历经七年持续不断地研发，经历了模仿、成熟、超越三个阶段。目前算法吸收采用国际最新的数学成果，在套料计算领域已经占据领军地位。 2、应用领域广泛 极限切割开料软件提供了许多可以选择的切割参数，涵盖了机械（金属平板、卷板、原板反算等）、家具、石材、玻璃、装修等行业常用的各类排料参数，是一款通用性非常好的排料软件。 3、辅助功能丰富 极限切割开料软件七年来积累了丰富的辅助功能，主要包括标签打印、库存管理、余料管理、滚动式作业、各类统计报表、与Excel/Autocad等软件交换数据、对全自动或半自动数控切割机提供支持、提供开发接口可与企业ERP集成。 极限切割开料软件截图
【ML\CV\segmentation】EM算法&CRF模型在图像分割领域中的应用 || 学习笔记
linjoe99的博客
11-19 617
EM算法 & CRF方法在图像分割领域中的应用 || 学习笔记
机器学习十大经典算法：另辟蹊径EM算法+高斯混合模型图像像素分割实战——Nemo鱼图像分割（python代码+详细注释）
意疏的学习笔记
10-24 7079
前言   今天程序员节，据说发博客会有1024勋章，所以就来整理一下笔者模式识别课第一次大作业的第二道题——用EM算法来做Nemo鱼图像像素分割。网上看了很多关于EM算法的分析，大多都涉及很复杂的数学推导，包括要用凸函数的不等关系，要证单调性收敛性等，看了很久也没有理太清楚。在这里分享一种形象化理解EM算法的方法，来源于笔者的模式识别老师。她将EM算法看成是反复进行贝叶斯决策和最大似然估计的过程，当参数变化小于某个阈值时，算法收敛到局部最优值。并附笔者所写代码，供大家参考。贝叶斯理论与实战和最大似然估计在
EM图像
weixin_43432093的博客
04-25 1183
1 问题描述     图像分割是实现自动图像分析和模式识别的首要问题，它根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，将图像划分为一系列“有意义”的不同区域。图像分割质量的优劣、区域界限定位的精度直接影响后续的区域描述...
格子玻尔兹曼机(Lattice Boltzmann Method)系列2：LBM在不可压缩流动下的核心算法
weixin_43796562的博客
02-23 6915
教材 格子玻尔兹曼方法大概出现在上世纪八九十年代，在流体领域的普及大概也就只是在00年前后才开始，算是一门很新的研究方向。尽管出现得晚，但是到现在已经可以听到“LBM/SPH已死”类似的说法，“LBM已死”这样的说法显然是站不住脚的，但是也侧面反应了除传统有限体积法以外，其他新的偏微分方程求解器的局限性都是对于应用普及化的一个很大限制。尤其是SPH算法，CFD领域的工作实在是极其稀少，因为拥有算得...
算法复习——动态规划篇之钢条切割问题
NickHan_cs的博客
01-25 2957
算法复习——动态规划篇之钢条切割问题 以下内容主要参考中国大学MOOC《算法设计与分析》，墙裂推荐希望入门算法的童鞋学习！ 1. 问题背景 钢铁切割： ​ 现有一段长度为10的钢条，可以零成本将其切割为多段长度更小钢条。 ​ 比如有以下几种切割方案： ​ 问题是怎么合理切割，使总收益最大？ 2. 问题定义 钢条切割问题（Rod Cutting Problem） 输入： 钢条长度nnn 价格表p[l](1≤l≤n)p[l](1 \leq l \leq n)p[l](1≤l≤n)：表示长度为ll
钢条切割类动态规划算法
qq_46176868的博客
03-14 191
#include<stdio.h> void zhuanhuan(int r[],int p[] ,int c[],int n) { int i, j; r[0] = 0; for (i = 1; i <= n; i++) { int x = -1; int t; for (j = 1; j <=i; j++) { if (x < p[j] ...
Python实现Chan-Vese图像分割算法详解
Chan-Vese算法（以下简称为CV模型）是一种用于图像分割的流行算法，它是由Tony F. Chan和Luminita A. Vese在2001年提出的。该算法属于基于活动轮廓模型（Active Contour Models）的范畴，与早期的活动轮廓模型不同，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值