小目标分割

利用小波变换技术进行图像分割，使用MATLAB实现并优化复小波变换在医学图像中的应用。

龙虾是一个致力于小对象分割与追踪的专用环境。

设计程序，用于对灰度图像进行二值分割，并进行详细的目标属性计算。程序需处理包含多个目标的图像。具体实现包括：1）图像分割算法选择与实现；2）计算二值图像中所有目标区域的总面积；3）分别计算每个目标的面积和周长；4）求取每个目标的最小外接矩形及计算长宽比；5）程序设计具备用户界面。

这段程序利用小波模极大值进行图像边缘检测，同时实现图像的膨胀、边缘跟踪和分割。欢迎对程序进行批评和指正。

目标函数是用来衡量候选解相对于优化问题解的优劣程度的函数。在优化算法中，通过迭代地评估和比较不同候选解的目标函数值，来逐渐逼近问题的最优解。 目标函数的设计取决于具体的优化问题。它需要能够准确地反映问题的目标，并将问题的约束条件融入其中。 目标函数的选择对优化算法的效率和最终结果至关重要。一个设计良好的目标函数能够引导算法快速找到全局最优解，而一个设计不当的目标函数则可能导致算法陷入局部最优解。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

功能简介 该C++库为图像分割任务提供高效的层次树分割算法。它基于以下论文的研究成果，并使用C++11标准进行开发： T. Liu, C. Jones, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation. Journal of Neuroscience Methods, 226, pp. 88-102, 2014. T. Liu, E. Jurrus, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Watersh

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

基于投影的方法分割车牌字符，分割后的二值图像字符可用于字符识别。