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基于纹理聚类的JSEG图像分割
基于纹理聚类的JSEG图像分割
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基于纹理聚类的JSEG图像分割
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利用聚类技术实现纹理图像分割
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利用聚类技术实现纹理图像分割 a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic）中每一个像素提取纹理特征向量（提取纹理特征的方法可以为课堂讲的，也可以自己查找资料）； b）利用聚类技术（推荐用k-均值聚类，可以从网上查找原码）对特征向量空间中的点进行聚类，类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。最后把类属标签映射成图像形式显示（如下图，其中b、d、f、h为
基于纹理的图像分割方法
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采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解，利用各层小波系数中能量为特征相向 量，采用模糊c-均值聚类(FCMC)对图像分割，并对分割方法进行了改进，提出先对图像进 行粗分割，再对边缘部分进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法大大提高了分割速度 和精度。
一种基于色彩和纹理分析的图像分割算法
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一种基于种子区域增长的快速图像分割方法.该算法首先对输入彩色图像进行色彩量化处理．然后根据图像中量化色彩标签的分布情况，通过设置不同尺寸的图像窗口快速寻找种子区域，并结合图像中的色彩和纹理特征，实现种子区域的快速增长．实验结果表明，本文所提出的图像分割算法在计算时间和分割效果上均有较好性能，特别适用于基于内容的图像检索等应用．
纹理图像分割
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一种综合多种方法的纹理图像分割，论文比较详细的分析了。
segment:基于纹理的图像分割
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segment 基于纹理的图像分割 运行程序测试： python gabor.py -infile G_Nat16.png -outfile out_2.png -k 16 -gk 17 -M 35 -sigma 7 -spw 2
图像纹理聚类分割算法
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本程序在对图像进行纹理分析（基于共发矩阵的方法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征， 采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！
纹理图像分割论文+代码
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从国外官网下的论文和代码，大家可以参考参考.
基于纹理分割的图像处理问题
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这是自己写的代码，运行的还可以，对于初学者而言还是比较适合借鉴的，但是限于本人能力有限，可能对于大家的帮助未必很到位，希望批评指正！
gabor提取纹理特征，k-means方法无监督聚类进行图像分割
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gabor提取纹理特征，k-means方法无监督聚类进行图像分割
JSEG图像分割
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JSEG算法，应用于图像分割。适合于彩色图像分割，在J空间进行彩色图像分割。
基于纹理的图像聚类研究
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基于纹理的图像聚类主要分为纹理特征提取和聚类两个阶段。
JSEG - 图像中颜色纹理区域的无监督分割：JSEG - 图像中颜色纹理区域的无监督分割-matlab开发
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一种新的图像颜色纹理区域无监督分割方法是呈现。 这种我们称为 JSEG 的方法由两个独立的步骤组成：颜色量化和空间分割。 第一步，将图像中的颜色量化为几个有代表性的可用于区分图像中的区域的类。 然后图像像素为由它们对应的颜色类标签替换，从而形成图像的类图。 这这项工作的重点是空间分割，其中“良好”分割的标准使用提出了类图。 将标准应用于类映射中的本地窗口会产生“Jimage”， 其中高值和低值对应
纹理分割_纹理分割_图像分割_
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对图像进行纹理分割，区分图像中大小不同或者形状不同的实物
jseg.rar_JSEG_分割_图像_鍥惧儚 鍒嗗壊_鍥惧儚鍒嗗壊
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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。
JSEG-CUDA-segmentation:CUDA中JSEG图像分割的部分实现
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JSEG-CUDA-分段 CUDA中JSEG图像分割的部分实现 CS 610 - GPU 编程 Patrick Carlson JSEG 图像分割 - 最终项目 11/27/10 要求： CUDA（在 gpu1.cs.iastate.edu 上） OpenCV（在 gpu1.cs.iastate.edu 上） CMake >= 2.8.1（在 gpu1.cs.iastate.edu 上） 编
基于JSEG算法的彩色遥感图像分割.doc
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jseg.rar_ JSEG_C++ 图像分割_JSEG 图像分割_图像标注
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图像分割,把一幅图像进行区域分割，这是用于图像检索与标注。
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基于方向导数纹理描述子的纹理图像聚类
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在深入分析CS-LBP、ICS-LBP、 FCS-LBP、ECS-LBP的基础上，提出了一种4维的快速纹理描述子。该描述子计算4个方向的方向导数，在维数由CS-LBP、ICS-LBP、 FCS-LBP的16维降到了4维的同时，较CS-LBP、ICS-LBP、 FCS-LBP、ECS-LBP具有更好的区分能力，对纹理图像的聚类准确度更高，描述子计算时间平均在CS-LBP、ICS-LBP、 FCS-L
 基于纹理分割的纹理模型简化
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 针对带纹理模型简化出现的纹理拉伸和扭曲问题，提出一种基于纹理分割的网格简化算法。化简之前，对模型纹理图片进行分割预处理，根据纹理边界将模型分成多个部分分别进行简化。在简化中，保持边界边不变，依据折叠代价阈值约束简化边与不简化边。折叠代价中考虑了模型的特征，使简化后的模型能很好地保持模型的特征结构。简化完成后，按照新顶点坐标重新计算纹理坐标，进行纹理映射。实验表明，由于单独对每个
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