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高效图基图像分割算法：Efficient Graph-based Image Segmentation（MATLAB实现）

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简介：
本研究提出了一种高效的基于图论的图像分割算法，并提供了MATLAB实现。该方法能够快速准确地进行图像分割，在保持细节的同时，有效提升处理速度和质量。 该文件实现了参考文献[1]中描述的图像分割算法，并且证明了其结果既不过于细致也不过于粗糙。参考文献[2]提供了有关此算法的工具箱资源，但并未包含适用于Matlab环境中的版本，因此本段落件旨在填补这一空白。 要复制屏幕截图的结果，请运行：test_GraphSeg 参考资料： [1] 高效的基于图的图像分割，Pedro F. Felzenszwalb 和 Daniel P. Huttenlocher，《国际计算机视觉杂志》，第 59 卷，第2期，2004年9月 [2] http://people.cs.uchicago.edu/~pff/segment/ 致谢： 作者感谢张彦的2D/3D图像分割工具箱。

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  • 高效图基图像分割算法：Efficient Graph-based Image Segmentation（MATLAB实现）
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    本研究提出了一种高效的基于图论的图像分割算法，并提供了MATLAB实现。该方法能够快速准确地进行图像分割，在保持细节的同时，有效提升处理速度和质量。 该文件实现了参考文献[1]中描述的图像分割算法，并且证明了其结果既不过于细致也不过于粗糙。参考文献[2]提供了有关此算法的工具箱资源，但并未包含适用于Matlab环境中的版本，因此本段落件旨在填补这一空白。 要复制屏幕截图的结果，请运行：test_GraphSeg 参考资料： [1] 高效的基于图的图像分割，Pedro F. Felzenszwalb 和 Daniel P. Huttenlocher，《国际计算机视觉杂志》，第 59 卷，第2期，2004年9月 [2] http://people.cs.uchicago.edu/~pff/segment/ 致谢： 作者感谢张彦的2D/3D图像分割工具箱。
     
  • 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码-Image-Segmentation: 图像分割
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的基于区域生长算法的图像分割代码，旨在帮助用户理解和应用这一技术进行图像处理和分析。 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码是Shih和Cheng撰写的论文《用于彩色图像分割的自动播种区域生长》中的方法实现。该方法包含四个主要部分：将RGB图像转换为YCbCr颜色空间、自动选种、基于初始种子进行区域生长以及合并相似区域（这可能包括进一步使用不同阈值来合并具有相近特征的区域）。我所使用的实验图片是从2019年Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选取。一些结果如下所示，每个图下面给出最终采用的相似度和大小阈值：初始情况下每张图片采用了相似度为0.1以及总图片面积的1/150的比例作为合并参数。 当使用特定图像来验证方法有效性时，错误的一个迹象是不正确地将不同的颜色区域进行合并。以下是几个测试案例的结果： - 相似度阈值：0.2；尺寸比例：1/80 - 相似度阈值：0.15；尺寸比例：1/100 - 相似度阈值：0.14；尺寸比例：1/60 - 其它案例中，相似度和大小的参数分别为 0.1、 1 / 80 或者更小。 这些结果是在使用了初始设定（即相似度为0.1及总图片面积的1/150）后获得，并且没有进行进一步合并操作。
     
  • 基于距离图像的激光雷达分割方法:LIDAR-Segmentation-Based-on-Range-Image
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    本研究提出了一种新的基于距离图像的激光雷达分割方法，旨在有效提高点云数据处理精度与效率。标题LIDAR-Segmentation-Based-on-Range-Image反映了该技术的核心内容和创新之处。 基于距离图像的激光雷达分段是一种利用距离图进行激光雷达数据分割的方法。该方法包括地面去除、扫描线补偿以及使用哈希表辅助的距离图像分割步骤。阈值设定是根据这些技术综合考虑的结果。 具体实现过程如下： 1. 移除代码引用，替换为多平面拟合。 2. 分割过程参考以下用法：创建一个名为“build”的目录，并在该目录下执行命令行操作来编译和运行程序以生成范围图像并进行分割。步骤包括 `mkdir build`、`cd build`、`cmake ..` 和 `make ./range_forange.pcd`。 最终结果会展示经过线路补偿后的原始数据，以及通过上述方法处理后得到的分段信息。
     
  • 基于Python和OpenCV的Graph Cut图像分割算法实现
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    本项目采用Python与OpenCV库，实现了Graph Cut算法在图像分割中的应用，有效提升了目标提取精度。 基于OpenCV库，使用Python语言实现图像分割的图割算法。
     
  • 基于MATLAB的GMM图像分割代码：高斯混合模型应用于image-segmentation
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的GMM算法，用于执行高效准确的图像分割。通过应用高斯混合模型，该工具能够有效地区分和分离不同类型的图像区域，提升后续分析与处理的效果。 此仓库使用GMM进行基本的图像分割。经过训练可以识别“苹果”像素和“非苹果”像素。该代码使用MATLAB编写，并从头开始实现期望最大化算法。 档案结构： - main.m：用于训练GMM并在图像上进行测试。 - load_data.m：加载训练和测试图像以及真实蒙版的脚本。 - images文件夹：包含训练和测试图像。 - 掩码文件夹：包含用于测试和训练图像的地面真相掩膜。 - 结果文件夹：保存分割前后的苹果图片。 未来发展领域包括进一步优化算法性能。
     
  • 基于Matlab的随机游走图像分割代码-SubMarkov-Random-Walk-for-Image-Segmentation-
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    SubMarkov-Random-Walk-for-Image-Segmentation是一个使用MATLAB实现的随机游走算法项目，旨在进行高效的图像分割。该代码提供了一个灵活且强大的工具包，用于通过马尔可夫链模型来进行像素分类和区域划分。 随机游走的MATLAB代码可以用于模拟在图或网格上的随机漫步过程。这类算法通常应用于物理、金融建模以及网络分析等领域。编写此类代码需要了解基本的概率论知识，同时熟悉MATLAB编程环境中的向量操作与循环结构。 下面提供一个简单的二维平面随机行走示例程序： ```matlab % 初始化参数 steps = 100; % 总步数 directions = [0, 1; -1, 0; 0, -1; 1, 0]; % 四个可能的移动方向（右、上、左、下） position = [0, 0]; % 起始位置 % 记录行走路径 path_x = zeros(1, steps); path_y = zeros(1, steps); for i=1:steps path_x(i) = position(1); path_y(i) = position(2); move_direction_index = randi([1 4]); % 随机选择移动方向 position = position + directions(move_direction_index, :); end % 绘制路径图 plot(path_x,path_y,-o); xlabel(X轴位置); ylabel(Y轴位置); title(二维随机游走示意图); grid on; ``` 以上代码展示了如何在一个2D网格上执行100步的随机行走，并使用MATLAB内置函数绘制出整个过程。你可以根据具体需求修改参数或调整图形显示方式来适应不同的应用场景。 注意：这仅是一个基础版本，实际应用中可能需要考虑更多边界条件及优化措施以提高效率和准确性。
     
  • 基于MATLAB的Ncut图像分割算法实现
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    本文章介绍了基于MATLAB平台下的NCut图割理论应用于图像分割的具体实现方法，并展示了该算法在实际案例中的应用效果。 利用MATLAB实现Normalized Cut算法可以有效地进行图像分割。这种方法在图像处理领域表现优异。
     
  • 基于MATLAB的Ostu图像分割算法实现
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    本简介介绍了一种基于MATLAB平台实现的Otsu图像分割算法。该方法通过优化阈值选择来增强图像处理效果，适用于多种应用场景。 Ostu图像分割阈值算法以及自动多阈值分割方法。
     
  • DRLSE-Image-Segmentation：基于距离正则化的水平集演化在图像分割中的Matlab实现
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    简介：本文介绍了DRLSE-Image-Segmentation项目，该项目实现了基于距离正则化水平集演化的图像分割算法，并提供了其在Matlab环境下的具体应用实例。 水平集演化（LSE）是一种广泛使用的轮廓提取和对象分割的方法。然而，其主要挑战在于重新初始化步骤的执行，这是为了消除边界不规则性而必须定期进行的过程。具体来说，需要根据某些基于距离的标准来重置水平集函数。实际上，如何实现这一过程并没有理论上的标准答案，在实际应用中可能会出现各种错误。 为了解决这个问题，研究者们提出了一种新的LSE方法变体——距离正则化水平集演化（DRLSE）。该方法通过引入一个新的术语即距离正则化项来保持水平集函数的形态，从而避免了重新初始化步骤。因此这种方法被命名为“距离正则化水平集演化”(DRLSE)。