核分割

项目概述 本项目提出一种通用的白细胞 (WBC) 核分割算法，并通过四个公开数据集验证其有效性。项目首先通过统计细胞核与白细胞比例确定白细胞的位置，然后设计了一种新的卷积神经网络 (CNN) 模型，对四类定位和裁剪后的白细胞图像进行分类。 代码资源 WBC 核分割、定位和裁剪方法代码: wbc_nucleus_seg_localz 目录 裁剪后的 WBC 图像数据集生成、CNN 模型训练和训练后模型推断代码: wbc_classify_cnn_model 目录 环境要求 推荐使用 MATLAB 2017a、2019a 或更高版本运行代码。

我创建了一个函数来实现模糊核聚类算法，用于多模型控制建模。尽管建模没有成功，但该聚类算法运行良好。

Matlab开发：核方法工具箱，专为非线性信号处理和机器学习而设计。

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率密度估计'。

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。

具备完善功能的友好人事管理软件，初始用户为 admin，密码为 1。

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。

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。