说明：应用背景图像分割在图像处理中的重要问题分割细分图像分成组成区域或对象。—分开被称为对象和背景的图像◦地区◦成线性结构◦成二维形状关键技术图像分割在图像处理中有着重要的作用。图像分割中的许多技术。但没有提供优化结果：利用遗传算法进行图像分割，提供了优化的分割算法结果。

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说明：抽象-分割是根据大小、 颜色、 纹理、 强度、 区域、 灰度级图像的分裂的过程。有几种算法的图像分割，但这些只是一般的图像，不像磁共振图像 （MRI） 的医疗图像。在医学领域中它是很难分析脑 MRI 图像，所以该图像的分割方法是非常重要的所以在本白皮书中我们实施了一种新的蚂蚁蚁群优化算法 (ACO)...

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说明：利用matlab编写的区域生长的程序，用于图像分割。

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说明：图像分割指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的关键步骤。小麦的图像分割是使用各种图像分割算法对小麦图像进行处理和研究，提取出有用的图像信息以实现小麦粘连籽粒的分离，为进一步利用图像处理技术分析小麦品质提供依据。因此，对小麦图像分割方法的研究具有十分重要的...

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说明：基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割源码

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说明：此M文件主要利用区域生长和边缘检测进行图像分割

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说明：将分水岭变换直接用于梯度图像时，噪声和梯度的其他局部不规则性常常会导致过分割。由这些因素导致的问题可能会非常严重，以至于实际结果不可用。按照当前讨论的思路，这将意味着产生大量的分割区域。实际解决这一问题的一种方法是把附加知识加进分割过程的预处理步骤，从而限制允许的区域数目。用于控制过分割的一种方法是...

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说明：应用背景对称符号重复（SSR）的子载波间干扰（ICI）自消除方案已被证明是一个简单和方便的方法来减少干扰引起的频率偏移。它利用数据的分配和结合（1，- 1）对对称放置的子载波来减轻ICI的影响。然而，数据分配因子（1，- 1）是不是一个最佳。在本文中，一个最佳的数据分配（1，λ）和结合（1，美国）计...

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说明：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

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说明：传统的图像分割方法可以分为基于阈值、边缘、区域的方法等，而传统的分割方法在复杂图像分割中效果不好。为了提高图像分割的性能，我们提出了一种基于局部自适应窗口的Otsu方法。首先，分析了传统阈值法在复杂图像分割中不能很好地形成的原因，比较了全局阈值和局部阈值对图像分割的影响。其次，提出了根据局部信息自适...

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