15.1.2 基于区域的图像分割
1. 区域生长
2.区域分裂与合并
15.1.3 基于形态学分水岭的图像分割
/lunwen/2009/200905/
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基于区域生长的网格模型分割
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图像分割技术简介
/user1/44205/archives/2008/
/logs/
/pmwiki/
一个开源的图像程序
/corrupt/archive/2007/02/07/
区域生长法c++代码
/biomed/Projects/Index_Projects.asp
生物医学图像处理
/lichengyu/archive/2009/11/07/
/sites/se/gb/
上海交大软件学院
/yy/
http://blog./user1/6014/archives/2009/
1. VC2005 环境搭建需要的
S60-SDK-200634-3.1-Cpp-f.
ActivePerl-5.6.1.
VSSDK_PowerToys.msi
carbide_vs_301.exe
2. S60 SDK 安装介绍
/hbx8732/blog/item/
区域分裂合并中
最初使用每块图像区域中极大与极小灰度值之差是否在允许的偏差范围来作为均匀性测试准则。 后来均匀性测试准则又被不断的发展。目前，统计检验，如均方误差最小， F检测等都是最常用的均匀性测试准侧方法。
看均方误差最小的情况
其中C是区域R中N个点的平均值。
相对于区域生长而言，区域分割于合并技术不再依赖于种子点的选择与生长顺序。
但选用合适的均匀性测试准则P对于提高图像分割质量十分重要，当均匀性测试准则P选择不当时，很容易会引起“方块效应”