Matlab中的主动轮廓模型用于图像分割的算法代码

图像分割领域中，蛇（活动轮廓）算法的应用被广泛研究和应用，其在精确轮廓提取中展现出卓越的效果。

请继续关注进一步的更新，这是一个简化版本。根据http://www.crisluengo.net/index.php/archives/217 实现。

这是我作为计算机科学系学生早年在Matlab上完成的项目。这个脚本是为了第七学期的Image Analysis课程而创建的，自动处理灰度图像。项目包括实现色彩实验室空间中图像的表示，使用SLIC算法进行超像素图像分割，并提取SURF和Gabor特征。使用SVM分类器学习颜色预测模型，使用图像分割算法估算黑白像素的分布。该程序完全在Matlab IDE中编写。这个存储库展示了我作为学生在该领域的实践经验。

这份MATLAB代码专门用于从医学图像中提取轮廓，是进行精确轮廓分析的关键工具。

MATLAB中的存档算法代码用于遥感的MATLAB主动学习工具包。 (c) 20011-13 Devis Tuia和JordiMuñoz-Marí。该代码已在GNU GPL v2下获得许可。指示主动学习工具包（ALTB）在MATLAB 200x及更高版本中运行。利用基于Torch3库的外部可执行文件multisvm解决了SVM（也是通用的非常好的OAA SVM）。快速设置：下载最新版本并在计算机上安装。最新版本为，或者下载multisvm_binaries_v2.zip，解压缩，将对应于您平台的二进制文件复制到ALTB目录中，并将其重命名为“ multisvm”（如果使用Windows，则重命名为“ multisvm.exe”）。网址：如果使用Windows 64位，则还需要下载mingw64-runtime.zip。将内容保存在ALTB目录中或系统路径中的任何位置。网址：运行“ demo.m”。下一步是什么？ ALTB代码已被很好地注释。阅读demo.m和AL.m中的代码，这是工具包的核心。如果只想使用其方法，请使用适

介绍了一种基于FLICM的局部信息聚类算法，用于实现Matlab代码中的图像分割。此算法结合了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、路径规划和无人机等多领域技术，提高图像处理的精度和效率。

详细探讨了基于Markov随机场的图像分割算法原理，并提供了相应的matlab源代码。该算法通过MRF模型实现对图像的有效分割，适用于图像处理领域的各类应用场景。

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。

介绍了利用MATLAB实现图像分割的模糊聚类算法，其中包括经典的FCM算法以及内核化FCM（KFCM）方法。该方法允许用户自定义内核函数，以实现更灵活的图像分割。