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beyestxfg
- 论文分享：基于最小错误率贝叶斯决策的苹果图像分割。-papers share : Based on the minimum error rate Bayesian decision-making apple image segmentation.
bb
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割 迭代最佳阈值分割算法 matlab7.0环境运行无误
阈值分割迭代法0
- %基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割
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deboor-cox
- 目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞
cseg
- MATLAB基于贝叶斯的RGB的彩色图像分割-MATLAB Based on Bayesian Color Image Segmentation in RGB
bys
- 基于贝叶斯网络的图像分割技术，非常实用的哦-Image segmentation based on Bayesian network technology
bb
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割程序，MATLAB正常-Image segmentation based on Bayesian
bayes
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割，实现视频图像的分割 -Bayesian classification algorithm based on image segmentation, image segmentation of video
iterative
- 阈值分割迭代法处理图像 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割 -Threshold segmentation iterative method to deal with image Bayesian classification algorithm based on image threshold segmentation
Contourlet-HMT
- 基于 系数分布统计特性，结合隐马尔可夫树模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法 -Based on statistical properties of the distribution coefficient combined with hidden Markov tree model and Bayesian guidelines propose a new image segmentation algorithm
segmentation-of-SAR-images
- 系统地介绍总结了基于贝叶斯理论的陆海SAR图像分割-Systematic introduction summarizes the sea SAR image segmentation based on bayesian theory
Bayessegmention
- 基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割，经典的循环迭代求取最佳阈值。-Image threshold segmentation based on the Bias classification algorithm, the classical iterative method for the optimal threshold.
fqxeawfq
- 应用小区域方差对比，程序简单，最小均方误差（MMSE）的算法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，基于欧几里得距离的聚类分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。-Application of small area variance comparison, simple procedures, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Including principal compo
arqupauv
- 有均匀线阵的CRB曲线，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，matlab编写的元胞自动机，基于负熵最大的独立分量分析，调试通过可以使用，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比。- There ULA CRB curve, Particle image segmentation and matching subroutines themselves are pre
fenken_v20
- 中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割重要参数的提取，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- The true extent of the value of the intermediary measure, measure the true extent of the agency based on the value of image segmentation Extract important parameters,
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
基于贝叶斯的图像分割
- 基于贝叶斯的图像分割，使用贝叶斯决策对图像进行分割(Based on Bayesian image segmentation, use Bayesian decision to segment the image)