计算机视觉：图像分割算法综述总结 计算机视觉.pdf

OSTU算法实现背景差分的自适应分割算法,有完整的代码和论文(opencv).rar

针对传统基于像素的显著性模型存在的边缘模糊、不适于低对比度环境等问题,提出一种基于双目视觉信息的显著性区域检测方法.采用简单线性迭代聚类(SLIC)方法对图像进行超像素分割,将生成的超像素区域进行合并.通过计算各区域在左右视图的相对移动距离获取物体深度信息,以区域为单位分别计算颜色对比度及深度对比度,进行合成得到区域的显著性值.结果表明,生成的显著性图轮廓清晰,边缘锐利,同等条件下近处及深度变化显著的区域能够获得更高的显著性.该方法符合人类视觉感知特征,适用于移动机器人障碍物检测及场景识别.

1.分水岭 2.kemeans 3.gmm 4.grabcut

本文以柑橘的虫伤、腐烂、炭浀，药伤，溃疡，灼伤，裂口等常见缺陷作为研究对象，采用经典算法，GAC模型算法，LBF模型算法对实验对象进行分割。经过实验，识别率能达到95%以上

CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》，是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车（Bicyclist）、 树木（Tree）。

利用WPF技术实现的选择一张大图片后自动将其分解成您指定的块数，并可以显示在您指定的Element中，小图片间距可以自定义，该技术在代码中提供了动态库！ 同时提供了图片的扩大、缩小、翻转实例代码，您可以在此基础上进行扩展，以满足自己的需求！

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通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类

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