Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把Mean Shift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中Mean Shift都得到了很好的应用. Comaniciu等在文章中证明了,Mean Shift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此Mean Shift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.

http://blog.csdn.net/luckydongbin/article/details/1534192

基于mean shift的医学影像分割，胃癌淋巴细胞的分割

基于matlab的图像跟踪程序 算法是mean shift 用鼠标选取一个要跟踪的目标 程序会自动跟踪

关于mean shift 算法在图像分割，聚类方面的应用

A Unified Approach to Salient Object Detection via Low Rank Matrix Recovery这篇论文的代码，经测试能够运行。通过此程序，还可以很好的了解mean-shift算法的使用。

基于Mean Shift的序列图像手势跟踪算法

基本的mean shift目标跟踪算法，本科毕设的同学可以拿来参考。

只要装有matlab就能跑通代码，采用的均值漂移（mean shift）方法进行图像分割。