Segmentation Using Superpixels: A Bipartite Graph Partitioning Approach 论文代码
2022-05-26 09:40:52
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近年来谱聚类算法被广泛应用于图像分割领域，而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。 针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题，提出了基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法。该算法利用超像素将彩色图像进行预分割，利用用户提供的少量标记信息构造预分割区域的基于半监督的模糊相似性测度，利用该相似性测度构造预分隔区域的相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对预分割区域进行划分得到最终的图像分割结果。由于少量标记信息和模糊理论的引入，提高了传统谱聚类的分割性能，对比实验也表明该算法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。
2022-05-26 01:06:44
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基于熵的方法是比较简单且效率高的一种图像分割方法，针对多类的图像，我们应用多阈值的方法进行分割，结合粒子群优化，提高分割速率，达到较好的分割结果。
2022-05-24 19:14:02
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该程序将彩色图像分割成不同的区域。 本程序中分段的步骤如下：
1. 输入的彩色图像将使用 25 个 bin 粗略表示。 2. 粗略表示使用来自基于直方图的窗口过程的空间信息。 3. K-Means 用于对粗图像数据进行聚类。
Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“colImgSeg.m”的使用方法。
已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“colImgSeg.m”。
2022-05-23 21:11:27
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