RGB-D image segmentation

该存储库提供了JCSA-RM方法用于RGB-D图像分割和分析的MATLAB实现。JCSA-RM方法结合了RGB和深度信息，通过联合色彩空间轴向聚类和区域合并来实现图像分割。此存储库包含以下功能演示： 从mat文件中加载RGB-D图像数据（包括RGB图像、深度图像和法线数据），并显示它们。 生成并显示分割结果图像。 如何使用演示：- 运行MATLAB文件RGBD_Seg_JCSA_RM.m以使用GUI版本，或者运行demo_NO_GUI.m进行非GUI版本的演示。- 数据加载：使用样件名如rgbd_info_1.mat，rgbd_info_2.mat，rgbd_info_1_better_normals.mat，或rgbd_info_2_better_normals.mat。- 选择_better_normals版本，尝试使用无歧义的表面法线进行更精确的分割。- 在测试选项中选择不同的测试方法：a) JCSAb) JCSD 此代码库经MATLAB 2017b版本测试，适用于RGB-D图像分析的实验和研究。

RGB-D技术是计算机视觉领域重要研究方向，结合彩色图像和深度信息实现三维重建、物体识别、环境建模。压缩包中包含MATLAB实现的RGB-D三维重建系统，依赖已校准相机参数，经过测试可行。RGB-D相机如Kinect或RealSense，捕捉场景彩色图像和深度信息，彩色提供颜色纹理，深度提供空间距离，构建三维点云。系统包含数据获取、相机标定、特征匹配、三角测量、点云融合、可视化等步骤，MATLAB代码详细注释，帮助理解RGB-D技术及应用开发基础。

DCCT（深度相机校准工具箱）v.1.2是一个用于RGB-D相机校准的工具箱，详细介绍了如何通过球体来进行RGB-D相机的准确校准。此工具箱是以下论文的组成部分： 期刊版本：Aaron N. Staranowicz, Garrett R. Brown, Fabio Morbidi, Gian-Luca Mariottini, 'Practical and Accurate Calibration of RGB-D Cameras Using Spheres', Computer Vision and Image Understanding, 2015年4月9日，ISSN 1077-3142. 会议版本：A. Staranowicz, GR Brown, F. Morbidi, GL Mariottini, 'Easy-to-Use and Accurate Calibration of RGB-D Cameras Using Spheres', 在R. Klette, M. Rivera和S. Satoh编辑的Proc. of the 6th Pacific-Rim Image and Video Technology Conference, Volume 8333, pp. 265-278, Springer, 2014年。 版权声明：版权所有（C）2016 Aaron Staranowicz和Gian Luca Mariottini。 此工具箱提供了将RGB-D图像进行叠加的Matlab代码，方便用户进行图像融合及深度数据处理。

FCM聚类，实现图像分割，包括相关图片和MATLAB程序，可以自行运行并验证其有效性。所有资源可供下载学习。

本仓库包含论文“用于RGB-D显着目标检测的数据级重组和轻量级融合方案”的代码实现。 代码结构 ./Ours 文件夹包含利用原始RGB和深度图计算显著性图的网络源代码。 ./Ours+ 文件夹包含改进网络的源代码，该网络用生成的显著性预测替换了原始深度图。 结果对比 | | Ours | Ours+ ||---|---|---|| | | | 评估指标 评估指标详见./Evaluation文件夹。 环境配置 下载代码并解压缩至./目录下. 下载预训练模型并存储至./model/目录下. Ours.caffemodel 用于初始结果 Ours+.caffemodel 用于最终改进结果 运行测试 在./Ours文件夹下运行test.m生成显著性图. 在./Ours+文件夹下运行test+.m获得改进结果. 训练模型 下载训练数据集并解压缩至./Dataset/Train/目录下. 下载预训练模型并放置于./Model/目录下. 运行训练脚本 sh ./o

Matlab开发 - 直方图均衡化。对RGB图像进行直方图均衡化处理，提高图像对比度和视觉效果。

MATLAB图像分割肿瘤代码3D脑肿瘤分割和实验管理器的高级示例。此存储库使用基于产品示例的代码“使用深度学习进行3-D脑肿瘤分割”，请参阅。3-D脑部分割使用BRaTS数据集，该数据集是具有4个通道或模态的大脑的体积表示。这里的示例基于我与弗莱堡大学研究团队的合作，使用具有7种模式的头颈数据集而实现的。参见1）Bielak，L.，Wiedenmann，N.，Berlin，A.等。卷积神经网络在7通道多参数MRI上进行头颈部肿瘤分割：留一法分析。拉达·昂科尔15（Radiat Oncol）181（2020）。论文之后是我在NVIDIA:registered:GTC会议上的演讲，题为“使用MATLAB从桌面到云端扩展您的深度学习研究：为头颈部肿瘤分割实施多个AI实验”，着重展示了使用该工具实现的一些高级功能。实验经理。我将在此存储库中包含我提供的代码和一个博客，以更详细地介绍工作。ParameterSweepingWithExpMgr：修改了大脑分段代码，以演示如何使用Experiment Manager App进行一次留一法分析以及贝叶斯优化（用于确定超参数）。

该项目涉及图像分割，使用量子遗传算法优化最大熵法进行图像多阈值处理。内容涵盖了智能优化算法、神经网络预测、信号处理等多个领域的MATLAB仿真代码。

基于遗传神经网络的图像分割MATLAB源码，非常经典！

本项目提供了基于 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 算法的 2D图像配准 方法，使用 MATLAB 实现。该方法主要通过提取图像中的关键特征点，并利用这些特征点进行图像的配准。主要流程包括： 特征点检测：使用 SIFT 算法在图像中检测出不变的关键点。 特征匹配：通过描述符匹配不同图像之间的相似特征点。 几何变换：使用估计的匹配点对图像进行几何变换（如仿射变换或透视变换）。 图像融合：对配准后的图像进行合成，生成最终的配准图像。 该方法在医学影像处理、遥感图像分析等领域具有广泛应用。