说明：应用背景主要针对图像分割的谱聚类算法，能够快速有效地实现常用图形的聚类分析。结合区域颜色信息和位置信息重新构造的权值矩阵，用于彩色图像分割。关键技术Ncut谱聚类算法、Ncut 方法把整幅图像看作一幅带权无向图 ,图像 中每一个像素对应了图中的一个节点 ,边上的权值代 表像素之间的近似关系 。

matlab 代码 实现

说明：评价的两种方法的性能评定方法的两种方法如下： a) 图像灰度分割图像通过设置两个值为强度门限的 K-均值 （K = 3） b） 图像分割......

matlab 代码 程序 均值

说明：背景差分法又称背景减法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的...

matlab 基于 差分 识别

说明：用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码

code-for-threshold segmentation Otsu-method image-segmentation Image-restoration

说明：灰色图像在matlab中以矩阵形式存在，灰度级为k的话，矩阵元素大小为0——2的k次方-1，为了减小视觉的分辨不清图像的缺陷，想到对灰色图像进行彩色处理，这就叫做灰度图像的伪彩色处理，而伪彩色处理经常用的三种方法是灰度级分割、灰度级——彩色变换、频域变换法

说明：人工选择聚类中心，用k-means聚类方法对图像进行分割，效果不错的

分割-k-means 聚类中心 k-mean 聚类-分割 聚类方法

说明：视网膜图像中含有血管，很难提取或分割出视盘。这段代码基本上是一种分割出血管的方法，用于精确分割视盘。这段代码是在matlab中实现的。

matlab

说明：提出了一种可快速、高精度提取不规则光点图像中心的多尺度光点图像中心定位方法。首先，结合图像形态学处 理和阈值分割确定光点图像区域，初步确定光点图像大小；然后，计算不同尺度空间下各光点图像区域的Ｈｅｓｓａｉｎ矩阵， 由Ｈｅｓｓａｉｎ矩阵特征值确定的判决系数确定最佳尺度，并确定光点图像中心像素级坐标...

pdf

说明：这是本人的课设的代码和照片，汽车牌照的识别，采用到二值变换，图像字符分割，及模式识别中的数字识别方法。基于matlab平台来操作的

数字分割-matlab matlab字符识别 图像识别 本人课设 MATLAB数字识别

说明：AP聚类的方法，是在《科学》上发表的08的聚类方法，在我的研究在近几年的从图像的图像，这是我见过的最好的聚类的聚类算法，提出这个方案的提供，而且测试它与图像分割（MATLAB7.0环境下调试）。

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