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对灰度图像的超高像素分割
对灰度图像的超高像素分割
超高像素
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2015-12-24
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实现对灰度图像的超高像素分割、内包含LLBP、LBP等代码
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matlab灰度处理代码-superpixels:超像素分割方法汇总【seed/ncuts/FH/TP/SLIC】
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基于SLIC的超像素图像分割
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超像素图像分割是对图像进行分析和理解的关键步骤，在图像处理领域具有重要的研究和应用价值。本题目需要实现一种基于SLIC超像素图像分割的算法。首先利用SLIC对图像进行超像素分割处理，把原图像分割成大小相似、形状规则的超像素，以超像素中心点的五维特征值作为原始数据点进行聚类，确定多体素数目和分割边界。SLIC具有以下优势：1）生成的超像素如同细胞一般紧凑整齐，邻域特征比较容易表达；2）不仅可以分割彩
基于灰度特性的图像分块分割算法
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算法中通过合理的运用图像灰度特性, 以较低的计算代价有效地解决了指纹图像分割问题.这种算法处理的效果好、运行速度快.实验表明, 这种分割算法对于指纹图像的预处理是很有效的。
利用图像像素灰度值变化 速度相似性进行图像分割
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利用图像像素灰度值变化速度相似性进行图像分割，提出了一种利用相邻象素间灰度值变化速度的相似性进行图像分割的方法。它不同于直接利用相邻象素间灰度值的相似性进行图像分割的方法。 经该方法分割后的图像可以忽略目标内部象素灰度的差异, 更加有利于目标区域的形状提取。
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超像素分割文献综述。。
超像素分割 SuperPixel ---- VS C++
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超像素经典的算法SLIC就属于上述1%的一员，他有论文的介绍原理性的东西，有数学公式的推导，有和其他算法的比较数据，更重要的是他还有和论文完全对应的参考代码，而且有C++、matlab以及GPU版本，可以说是非常有良心的一篇论文。虽然是优质代码，但是当你真正的去研究他的代码时，你就会发现离实际的应用距离还有很远的路要走：可怕的内存占用，大量的浮点计算还是很客观的时间开销。你在网络上搜索，包括git
SLICSuperpixels 超像素分割图 C++代码
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生成的超像素如同细胞一般紧凑整齐，邻域特征比较容易表达。这样基于像素的方法可以比较容易的改造为基于超像素的方法。不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图。需要设置的参数非常少，默认情况下只需要设置一个预分割的超像素的数量。 相比其他的超像素分割方法，SLIC在运行速度、生成超像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。
slic超像素分割 Matlab代码
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SLIC： simple linear iterative clustering的简称，即简单的线性迭代聚类。 这是一个基于聚类算法的超像素分割，由LAB空间以及x、y像素坐标共5维空间来计算。不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图，它还有一个优点就是可以人为的设置需要分割的超像素的数量。
ImageTexture_matlab_灰度图像分割_
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在这个例子中，灰度图像可以通过局部纹理进行分割。
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用Matlab编写的两种灰度图像阈值分割算法,挺好用的,效果不错
对灰度图像进行非线性拉伸
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这段程序是对灰度图像进行非线性拉伸，即讲灰度图像的灰度分段，分为三段，低灰度级，中灰度级，高灰度级，把三段灰度级进行灰度压缩，使得亮的地方更亮，暗的地方更暗，这样可以增加灰度的对比度，便于目标跟踪。
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qq_36222421
2017-09-17
就是垃圾，是个HTML文件
qq_25357675
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