基于层次分割的MATLAB代码——基于协同显着检测

MATLAB代码层次分析显着性树新颖性显着检测框架。此代码适用于论文： [1] Z. Liu，W。Zou，O。Le Meur，“显着性树：一种新颖的显着性检测框架”，IEEE Transactions on Image Processing，vol。23，no。5，pp. 1937-1952，2014年5月。仅限非商业用途。如果使用，请引用论文[1]。此代码需要使用VLFeat开源库，可从其官网下载，以及[2]的源代码。P. Arbelaez，M. Maire，C. Fowlkes，J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol。33，no。5，pp. 898-916，2011年5月。[2]的源代码可以在以下位置下载：运行代码（1）对于Windows，请首先使用[2]的源代码（注意，需将ST_win文件夹中的“im2ucm.m”替换为[2]中的原始文件），以生成与[1]中相同的结果。我们使用了调整大小因子0.5以提高运行速度。

明显的结果该存储库中的代码是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”的MATLAB实现。该方法包括4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的区域生长合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域）。我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。一些结果包括在下面。在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。相似度：0.2，尺寸：1/80相似度：0.15，大小：1/100相似度：0.1，尺寸：1/100相似度：0.14，尺寸：1/60相似度：0.17，尺寸：150相似度：0.1，尺寸：1/15以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并

这是基于ELM的裂纹检测MATLAB代码，适用于混凝土裂缝图像。通过滑动窗和随机旋转技术，将裂缝图像分割并应用稀疏自动编码特征提取网络，用于快速学习裂纹特征。进一步使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷。

详细探讨了基于Markov随机场的图像分割算法原理，并提供了相应的matlab源代码。该算法通过MRF模型实现对图像的有效分割，适用于图像处理领域的各类应用场景。

MATLAB 提供丰富的图像分割代码和图形用户界面，使图像分割操作更加便捷和高效。

分享一段用于图像分割的Matlab代码，该代码利用一维灰度直方图信息自动确定分割阈值，实现图像分割。代码经过测试，能够成功运行。

涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的MATLAB仿真代码。

介绍了一种基于FLICM的局部信息聚类算法，用于实现Matlab代码中的图像分割。此算法结合了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、路径规划和无人机等多领域技术，提高图像处理的精度和效率。

这个存储库包含了用于在（社交）网络中通过近似导数查找社区的Matlab代码。