MATLAB开发的图像分割方法慈悲保守平衡切割

使用Matlab进行图像分割的具体实现。

利用Matlab开发EMM图像分割技术，采用EM-MPM算法实现对灰度图像的分割。

本工具利用白平衡模拟技术，优化了图像处理中的色彩增强方法。它显著改进了计算机视觉任务，如图像分类和语义分割的模型表现。该工具是基于我们的研究成果，解决了深度学习中由于颜色恒常性问题导致的性能下降。此研究于2019年在国际计算机视觉会议（ICCV）上发布。项目详情请访问：http://cvil.eecs.yorku.ca/projects/public_html/wb_emulation/index.html。使用步骤包括：1. 运行install_.m；2. 可尝试单图像处理的demo_single_image.m、批量处理的demo_batch.m、以及处理并生成图像与真实文件对的demo_WB_color_augmentation.m；3. 提供GUI界面的demo_GUI（位于GUI目录）。

应用Matlab开发的2DNLMeKGSA方法，用于多级图像阈值分割。

MATLAB的图像分割系统设计（多方法，文章万字）

利用聚类算法识别图像分割的阈值，并使用 MATLAB 进行图像分割。

对于图像分割，水平集方法是常见且有效的技术之一，特别适合初学者学习。提供了使用Matlab实现的水平集方法的源代码，可供初学者下载使用。

实现了H. He、Y. Bai等人提出的ADASYN算法，该算法是SMOTE方法的扩展，通过在少数类示例之间进行线性插值来改善类别平衡。相较于SMOTE，ADASYN更加注重在两个类别边界附近创建新示例。提交还包含用于生成标题图的演示脚本。

MATLAB图像分割算法是用于将数字图像分割成多个区域或对象的计算程序。该程序利用MATLAB的图像处理工具箱中的算法，根据像素之间的差异或特定的特征进行分割，以提取感兴趣的目标或简化图像表示。图像分割在医学图像分析、目标检测等领域具有广泛应用。