文件名称：图像锐化的matlab代码-Portrait-Mode:使用超像素的单个图像的深度感知
文件大小：691KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 04:46:51
系统开源
图像锐化的matlab代码介绍 该matlab代码旨在感知图像的深度，并模糊检测到的对象作为背景。 与其他智能手机算法不同，该程序仅使用单个图像作为输入，并致力于聚类和方程式优化方法，而不是神经网络。 这是另一个人的研究论文的一个想法的实现-包含加权方法-包含一种更好的模糊和加权方法 第1步：转换为LAB Colorspace并进行聚类 让我们来输入一个图像： 输入图像将转换为LAB空间，并与内置的matlab函数聚类以进行进一步处理。 群集图片的表示形式： 第2步：权重计算 w_bgr表示每个超像素属于背景的概率，超像素越白，则它属于背景的机会就越大。 这使用连接图方法来计算概率。 首先构造一个邻接矩阵，并由此创建一个加权图。 然后，将所构造的图用于确定w_bgr值。 计算还需要找到两个超像素之间的最短距离，这同样由内置的matlab函数来处理。 w_bgr的表示形式： w_Ctr表示每个超像素属于前景的概率，超像素越白，则它属于前景的机会就越大。 这是由产生的背景权重和超像素对比度图（在色彩空间中）的组合构成的。 w_Ctr的表示形式： 在优化方程中使用w_smooth来促进超像素
【文件预览】：
Portrait-Mode-master
----README.md(4KB)
----ReadmeFiles()
--------final.jpg(69KB)
--------w_bgr.jpg(53KB)
--------graphra.jpg(33KB)
--------w_Ctr.jpg(46KB)
--------adjacency matrix.PNG(13KB)
--------opti.jpg(50KB)
--------waste.txt(5B)
--------prof4.jpg(217KB)
--------untitled.jpg(65KB)
--------threshed.jpg(33KB)
----WeightGen.m(3KB)
----GraphConstruct.m(1KB)
----ClusterVisualiser.m(278B)
----main.m(1KB)
----GradientDescent.m(1KB)
----SaliencyVisualiser.m(163B)
----Img2Cluster.m(1KB)
----WeightsVisualiser.m(173B)
----test.jpg(217KB)