该图像数据集包含 100 张合成创建的彩色图像（bmp 格式），大小为 100x100 像素。 每个图像包含几个具有不同颜色和形状的片段。 在将这些图像应用于真实图像之前，这些图像可用于测试彩色图像分割算法。 由于这些图像中的图像片段很容易识别，用户可以创建自己的真实数据集来验证其算法的分割结果。 用户可以通过向这些图像添加噪声来扩展此数据集，并且还可以在这些图像上测试图像分割算法的性能。

这是当年毕设得题目，这传统FCM算法上进行了改进的MATLAB代码

最大最小流分割算法，利用最大最小的能量划分，进行图像分割，此代码为C++，以类的形式编写

有阈值：大津法；边缘检测：分水岭，sobel算子，canny算子；kmeans算法

传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法。该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标i己的分水岭分割算法进行分割。仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果。

针对传统的模糊C均值(FCM)算法在图像分割方面存在的缺点,提出一种基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法在传统FCM算法的目标函数中引入图像空间信息及对隶属度的约束,使得到的聚类中心更加合理,并且增强了算法对噪音的鲁棒性.实验结果表明,本算法可以有效地提高图像分割的质量.

图像分割算法综述概括性介绍了传统的图像分割算法包括区域生长法、分水岭算法等，同时也介绍了结合特定工具如小波分析、小波变换、遗传算法等进行图像分割的方法，最后采用深度学习进行图像分割。

， 文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多 尺度分割算法。 首先利用图像梯度信息选取种子点 ； 其 次综合 高分辨率遥感 图像地物的局部光谱信息和全局形状信 息作 为 区域生长的准则进行 区域生长。迭代 这两个过程 ， 直到所有 区域 的平均面积大于设 定的尺度面积参数则停止生长。

如何引用： 添加一名作者日期：2015 名称：新型基于元胞自动机的图像分割算法网址： https ： //fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/50989-novel-cellular-automaton-based-image-segmentation-algorithm 这是一种基于康威生命游戏第一纪元的全功能高效分割算法。 为了分割屏幕截图中描绘的 400 x 400 图像，该算法花费了 3.045760 秒。 我在脚本中使用了覆盖函数，该函数未在 .zip 中提供，以显示分割中的掩码如何查看原始图像。 充其量，这是一个有趣的概念证明，即可以使用细胞自动机对图像进行分割。 我在写这个算法的时候没有查阅文献，所以可能有更有效的方法来做到这一点。 我从试验这个算法中得到了很多快乐，我希望你觉得它有用/有趣。 这可能会打开计算机视觉中元胞

此算法是经典的meanshift图像分割算法，用c++写的