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。

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. Watershed merge tree classification for electron microscopy image segmentation. ICPR 2012. T. Liu, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Image segmentation using hierarchical merge trees. IEEE Transactions on Image Processing, 25, pp. 4596-4607, 2016. T. Liu, M. Zhang, M. Javanmardi, N. Ramesh, T. Tasdizen. SSHMT: Semi-supervised hierarchical merge trees for electron microscopy image segmentation. ECCV 2016. 使用方法 使用此库需要支持C++11标准的编译环境。具体的使用方法请参考库文档和示例代码。

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。

通过MRI图像识别脑肿瘤，首先去除无关部分，使用各向异性扩散过滤器去除噪声，再通过快速边界盒算法识别肿瘤边界，使用支持向量机对边界分类，提取出肿瘤。