文件名称：计算卷积的matlab代码-ImageSegmentation:图像分割
文件大小：10.78MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 15:33:41
系统开源
计算卷积的matlab代码图像分割 该项目的流程从输入图像开始，然后在输入图像的每个像素处计算比例，然后提取颜色和纹理特征，然后使用EM拟合高斯混合来对特征进行聚类。 首先，我们讨论一下颜色特征。 该方法中讨论的颜色特征是L a b *颜色空间中的坐标，也称为CIELAB颜色空间L *，用于从黑色（0）到白色（100）的亮度，从a *从绿色（-）的亮度到红色（+），b *从蓝色（-）变为黄色（+）。我们已经在Matlab中实现了此方法，因此，我们使用了将RGB转换为L a b *的内置函数。 其次，需要对特征进行平滑处理，以避免使用由于纹理导致的局部颜色变化而导致的过度分割。 本文提出了一种比例尺选择方法，该方法基于称为极性的局部图像属性。 极性是对特定邻域中图像的梯度向量都指向同一方向的程度的度量。 标度选择过程基于相对于标度$ σ_k=k/2 ,k=0,1,...7 $的极性导数，此方法可以在我们的Matlab代码中以方法名称scaleSelection（ inimage），其中inimage是输入图像的L *值，并且此方法使用了辅助方法computePolarity（inimag
【文件预览】：
ImageSegmentation-master
----convertJxN.m(394B)
----.gitattributes(66B)
----gaussianValue.m(530B)
----computeBlobworldFeatureVectors.m(914B)
----images()
--------texture.jpg(112KB)
--------segmentation.jpg(90KB)
--------em.jpg(65KB)
--------smoothed.jpg(56KB)
--------color.jpg(47KB)
--------blob.jpg(23KB)
--------texture2.jpg(66KB)
--------flow.jpg(92KB)
----scaleSelection.m(1KB)
----June15Work.mat(10.33MB)
----convertToOriginalSize.m(190B)
----zebra.jpg(9KB)
----README.md(5KB)
----deterministicKmeans.m(2KB)
----computePolarity.m(3KB)
----smoothUsingVariantScale.m(621B)
----convolution2D.m(698B)
----mainProgram.m(2KB)
----gaussianMixEmFit.m(3KB)