解决IBGP的水平分割
路由反射是c/s模型，服务器简称RR
1 ，RR从EBGP邻居收到路由信息，即传给客户端也传给非客户端。
2 RR从客户端收到路由信息，即传给客户端也传给非客户端并且传给EBGP邻居。
3 RR从非客户端收到路由信息，即传给客户端并且传给EBGP邻居，不传给非客户端
实验模型：
联盟：
水平集图像分割方法研究
生物医学图像分割方法研究 1、图像分割概述 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界所获得的，可以直接或间接作用于人眼并产生视觉感知的实体。在现实生活之中，大约有75%左右的信息来源于人眼（图像），也就是说人类大部分的信息是视觉信息，从图像中得到。所以，对图像的认识和理解一直是人类视觉研究中非常重要的问题。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是计算机视觉领域中最古老也是研究最广泛的问题之一。任何图像处理系统，医学图像或是工业图像，图像分割都是一个关乎系统成败的关键问题。 现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。 1、基于阈值的分割方法。 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值分割当面比较有名的方法有最大类间方差法(OTSU)、基于直方图的阈值方法和熵方法等。 2、基于边缘的分割方法 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。常用的边缘检测算子有sobel，canny和laplace等等。
excel 快速分割为txt方法
将excel的数据导入到txt中（以每200条数据保存一个文本为例） 在当前的工作表中使用“控件工具箱”绘制一个命令按钮，在click（）事件中编写下列代码： Dim i As integer: Dim arr(0 To 8) Dim x, num ,col As integer x=0 num=inputBox(“请输入需要把多少条记录分割到一个txt文件中？”,””) If Int (num)<=[a65536]. End(xlUp).Row Then x = Int ([a65536].End(xlUp).Row/num) For y=0 To x ‘生成txt文件并复制表格的标题行 Open ThisWorkbook.Path & ”\abc”& y &”.txt”For Output As #1 Print #1,”序号|考试号|总分1|总分2|语文|数学|英语|物理|化学|” Close #1 Open ThisWorkbook.path & “\abc” & y &”.txt”For Append As #1 ‘有标题加2，无标题加1 For i=y*num+2 To (y+1)*num+1 For k=0 To Range(“dz1”).End(xlToLeft).Column -1 ‘把单元格的值保存到数组中 Arr(k)=Cells(i.k+1) Next k ‘写入txt文件，单元的值之间用空格隔开 mystr =Join(arr,””) Print #1,mystr Next i Close #1 Next y Else:Msgbox (“输入的数字超范围！！！”) End If MsgBox(“txt文件分割完成，一共成功分割到”&x+1&”个txt文件中！”) 注：代码中定义的数组“arr“是用来缓存单元格中数据的，实际使用时应根据一条记录的长度（即字段个数）来定义数组大小，本例中一条记录有9列，所以数组定义为“arr(0 to 8)”。执行这段代码，根据要求输入分割的记录数，确定后就可以看到结果了，打开每个txt文件，里面都有200条记录。
基于图的快速图像分割算法
Efficient graph-based image segmentation 2.相关工作 G=(V ,E)，每个节点V i v 对应图像中一个像素点，E 是连接相邻节点的边，每个边有对应有一个权重，这个权重与像素点的特性相关。 最后，我们将提出一类基于图的查找最小割的分割方法。这个最小割准则是最小化那些被分开像素之间的相似度。【18】原文中叫Component,实质上是一个MST,单独的一个像素点也可以看成一个区域。 预备知识： 图是由顶点集（vertices ）和边集（edges ）组成，表示为，顶点，在本文中即为单个的像素点，连接一对顶点的边具有权重，本文中的意义为顶点之间的不相似度，所用的是无向图。 树：特殊的图，图中任意两个顶点，都有路径相连接，但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果看成一团乱连的珠子，只保留树中的珠子和连线，那么随便选个珠子，都能把这棵树中所有的珠子都提起来。如果，i 和h 这条边也保留下来，那么h,I,c,f,g 就构成了一个回路。 最小生成树（MST, minimum spanning tree ）：特殊的树，给定需要连接的顶点，选择边权之和最小的树。上图即是一棵MST 。 本文中，初始化时每一个像素点都是一个顶点，然后逐渐合并得到一个区域，确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST 。如图，棕色圆圈为顶点，线段为边，合并棕色顶点所生成的MST ，对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是森林。 边的权值： 对于孤立的两个像素点，所不同的是颜色，自然就用颜色的距离来衡量两点 的相似性，本文中是使用RGB 的距离，即
【CN110223271A】血管图像的自动水平集分割方法及装置【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910364864.4 (22)申请日 2019.04.30 (71)申请人 深圳市阅影科技有限公司 地址 518102 广东省深圳市宝安区西乡街 道臣田社区宝民二路东方雅苑2层B37 (72)发明人 王纯亮 张超 赵清华 毛益进 (74)专利代理机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 11240 代理人 赵囡囡 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) (54)发明名称 血管图像的自动水平集分割方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种血管图像的自动水平集 分割方法及装置。其中，该方法包括：获取初始血 管模型，其中，初始血管模型是基于初始血管模 型对应的血管的中心线和半径函数确定的，半径 函数用于描述血管区域；在局部流明统计模型的 基础上，对初始血管模型进行水平集分割，得到 分割后的血管模型，其中，局部流明统计模型包 括血管沿中心线上的横截面的流明阈值。本发明 解决了相关技术中采用传统全局阈值水平集无 法实现冠状动脉血管进行精准建模的技术问题。权利要求书2页 说明书13页 附图6页CN 110223271 A 2019.09.10 C N 110223271 A
权 利 要 求 书1/2页CN 110223271 A 1.一种血管图像的自动水平集分割方法，其特征在于，包括： 获取初始血管模型，其中，所述初始血管模型是基于所述初始血管模型对应的血管的中心线和半径函数确定的，所述半径函数用于描述血管区域； 在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割，得到分割后的血管模型，其中，所述局部流明统计模型包括所述血管沿中心线上的横截面的流明阈值。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割之后，还包括： 利用分割后的血管模型对所述中心线和所述半径函数进行修正，以得到修正后的初始血管模型，直至所述中心线和所述半径函数满足第一预定条件； 利用分割后的血管模型对所述局部流明统计模型进行修正，以对所述局部流明统计模型的流明阈值进行修正，直到所述局部流明统计模型满足第二预定条件； 在修正后的局部流明统计模型的基础上，基于水平集分割方式对修正后的初始血管模型进行水平集分割。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述初始血管模型包括： 获取所述初始血管模型对应的血管图像； 对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型； 其中，对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型包括： 生成所述血管图像对应的血管的初始中心线，同时建立所述血管图像对应的血管的初始半径函数； 基于所述初始中心线以及所述初始半径函数进行建模，得到所述初始血管模型。 4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割包括： 在所述局部流明统计模型的基础上，确定所述初始血管模型对应的血管沿中心线的多个横截面中每个横截面处所述水平集分割方式的分割阈值，其中，所述分割阈值包括：上限阈值和下限阈值； 利用所述分割阈值对所述初始血管模型进行分割。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述局部流明统计模型的基础上，确定所述初始血管模型对应的血管沿中心线的多个横截面中每个横截面处所述水平集分割方式的分割阈值包括： 通过第一公式确定所述多个横截面中每个横截面的分割阈值的上限阈值，其中，所述第一公式为：T upper＝μ+p upper*ρ，T upper表示所述分割阈值中的上限阈值，μ表示所述多个横截面中每个横截面的平均流明值，p upper表示所述上限阈值的百分比，ρ表示所述多个横截面中每个横截面的流明值标准差；以及， 通过第二公式确定所述多个横截面中每个横截面的分割阈值的下限阈值，其中，所述第二公式为：T lower＝μ-p lower*ρ，T lower表示所述分割阈值中的上限阈值，μ表示所述多个横截面中每个横截面的平均流明值，p upper表示所述下限阈值的百分比，ρ表示所述多个横截面中每个横截面的流明值标准差。 6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型之前，还包括： 2
教你使用视频分割软件快速把单个视频分割成多个片段
很多小伙伴喜欢利用空闲时间制作一些短视频以消磨闲暇时光，然而制作短视频经常需要利用视频分割软件把单个视频视频的部分片段提取出来。那当我们需要将单个视频分割成多个视频片段时该怎么办呢？下面小编分享一个利用视频分割软件提取视频片段的方法。 视频分割方法： 首先要找到并打开能够分割视频的视频分割软件（迅捷视频转换器），此时首先看到的是整个视频分割软件的初始界面，我们需要在多个视频编辑方式中选择需要使用到的视频分割功能。 随后会跳转到所选的视频分割界面，可以看到界面被分为菜单部分和添加文件部分。我们需要利用多种添加方式将准备好的视频添加到指定位置，为了更快的添加文件通常可以使用拖拽的方式直接添加视频。
需要分割的视频文件添加好后点击编辑分割选项，此时会跳出一个‘编辑分割’的矩形框，我们需要在这里调整视频分割的片段（开始时间和结束时间），而后将这多个片段添加到列表中。 之后在输出格式和输出目录中调整视频分割软件将视频片段分割出来后文件输出的视频格式、视频分辨率和存储目录等参数。
相关的视频分割参数都调整好后点击全部分割选项就可以把添加好的多个视频片段同时提取出来，而如果想单独分割视频则可以点击分割选项依次分割视频。 视频分割扩展: 如果不想使用视频分割软件还可以用支持分割视频的在线网站进行分割。在分割前注意选择好需要使用的视频截取功能，并将需要分割的视频添加到界面中，而后调整截取时间即可对视频进行分割了。
上述就是使用视频分割软件分割视频的方法，而我们所提到的在线分割方法和工具分割的方法大致是相同的。都需要先选择对应的功能，然后添加好相应的视频文件，而后调整好视频分割的时间区间，接着就可以分割视频了。
图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解
图像分割技术与M A T L A B仿真
中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日
目录 摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)
图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MATLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the
基于水平集的gac模型的图像分割报告
偏微分方程与图像处理(GAC的水平集方法)
实验二 GAC 的水平集方法 一 实验目的 采用GAC 模型的水平集方法检测图像中对象的轮廓，以便有效地进行分割。 二 原理分析 推广GAC 模型的水平集方法对应的PDE 为： u gc u g u gk u t ?=?+???+?? （3.31） 按照上式，曲线运动将受两种“力”的支配，第一种力来自于曲率几何形变—曲率运动（gc u gk u ?+?），不过它的强弱还要受到因子()g I ?的影响。 I ?为图象I(x,y)的梯度模值，函数g (r) 是可以是任何具有单调减性的函数。 因为图象梯度模值I ?在图象的边缘附近有较大值，从而使g(I ?)取极小的值，故在图象边缘附近，该作用力将会变的很小，因此有时将边缘函数()g I ?称之为边缘停止函数。常数c 的作用是加速曲线向内部收缩。 第二种力来自于g 的梯度(1,2)g αα?= ，它是一种不论当前C 的局部是在对象内部或外部，都能将曲线引向边界的“吸引力”。从而g u ??? 总是使曲线向着更接近于边界线的方向运 动，最终达到贴近对象边界的稳定状态。 由于这两种作用使曲线演化可最终达到紧靠轮廓这一稳定状态而不再继续演化。 采用单边迎风方案，根据（1.76）式的数值方案实现上式： 考虑到 0g >,0c > 可得： (1) () () {n n ij ij ij u u t g c +-=+?? () () () () max(1,0)min(1,0)max(2,0)min(2,0)x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u αααα-+-+++++ (0) 2 (0) 212 [()()]}n ij ij x ij y ij g k D u D u ++ (2.1) 其中 () 2222 [(max(,0))(min(,0))(max(,0))(min(,0))] x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u -+-+-? =+++ (2.3) ,1,1 (0) 2 i j i j x ij u u D u +--= 中心差分 (2.2)
基于水平集的牙齿CT图像分割技术
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fb13420840.html, 基于水平集的牙齿CT图像分割技术 作者：汪葛王远军 来源：《计算机应用》2016年第03期 摘要：牙齿的计算机断层扫描（CT）图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况，且拓扑结构较为复杂，要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法，特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍，对其水平集函数中各能量项进行研究，并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括：竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳，切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%，相比自适应阈值和传统水平集方法，分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上，通过对水平集函数中能量项进行优化和创新，有望进一步提高分割的准确率。 关键词：牙齿锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像；图像分割；水平集；能量项；混合模型 中图分类号： TP391.413 文献标志码：A 0引言 近年来，人体组织器官的可视化技术已经成为计算机辅助诊断的重要工具。由于牙齿的计算机断层扫描（Computer Tomography， CT）图像同时包含了牙冠和牙根的解剖信息，为重建完整的牙齿模型提供了可靠数据。而牙齿的分割作为牙齿模型重建工作中的一个重要步骤，对牙齿分割方法的研究具有重要意义。 牙齿的形状和牙根的具体位置等信息对牙齿的正畸手术、种植手术、根管治疗等临床操作非常重要。通常手术前需 要对这些信息进行手动测量和获取，这个过程往往非常耗时，而且其准确性也不能达到非常高的要求。因此，通过获得牙齿的三维数字模型可以为口腔疾病的诊断和手术治疗方案的制定等提供完整的解剖信息，极大地提高诊断的准确性和手术的成功率。为了获得精确的三维信息，则必须要求对牙齿CT图像进行准确分割。目前基于水平集的图像分割算法已广泛应用于医学图像分割领域，这一类算法可以很好地解决外形复杂和拓扑结构变化剧烈的情况。本文主要针对水平集方法（Level Set Method， LSM）在牙齿CT图像分割应用中的研究进展进行综 述和讨论。 3结语
水平集
《基于活动轮廓模型的图像分割》朱国普哈工大活动轮廓的经典博士学位论文 水平集算法简介（Level Set） 一、水平集的定义 与实数c对应的可微函数f:R^n—>R的水平集是实点集{(x1, x2, ...,xn) | f(x1, x2,...,xn) = c} ，称可微函数f为水平集函数。 [举例] 函数f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2对应于常数c的水平集是以(0，0，0)为球心，sqrt(c) 为半径的球面。 当 n=2, 称水平集为水平曲线(LEVEL CURVE)。 当 n=3, 称水平集为水平曲面(LEVEL SURFACE)。 二、水平集的核心思想 Level Set方法是由Sethian和Osher于1988年提出，最近十几年得到广泛的推广与应用。简单的说来，Level Set方法把低维的一些计算上升到更高一维，把N维的描述看成是N＋1维的一个水平。举个例子来说，一个二维平面的圆，如x^2+y^2=1可以看成是二元函数f(x,y)=x^2+y^2的1水平，因此，计算这个圆的变化时就可以先求f(x,y)的变化，再求其1水平集。这样做的好 处是，第一，低维时的拓扑变化在高维中不再是一个难题；第二，低维需要不时的重新参数化，高维中不需要；第三，高维的计算更精确，更鲁棒；第四，Level Set方法可以非常容易的向更高维推广；最后，也是非常重要的一点就是，上升到高维空间中后，许多已经成熟的算法可以拿过了直接用，并且在这方面有非常成熟的分析工具，譬如偏微分方程的理论及其数值化等。当然，这种方法最为诟病的就是他增加了计算量，但新的快速算法不断出现，使得这也不是个大问题。 考虑两个分离的圆形火焰，都以一个恒定的速度向外燃烧（见图(a)），其界面的演化是可以预测的，当这两个分离的界面燃烧到一起时，演化界面合并为一个单独的转播前沿（见图(b)），这种拓扑结构的变化使得离散参数化遇到真正的困难，因为要得到扩展火焰的真正边界，就必须从燃烧的区域中去除原属于两个界面的边界点。要想系统地确定这些点是一个困难的问题，然而一个窍门就是采用一个更高一维的空间，这就是水平集方法的基本思想。 （https://www.360docs.net/doc/fb13420840.html,/caogenxueyuan/yingyongfangxiang/rengongzhineng/1489.html）