1.基本信息 题目:使用马尔科夫场实现基于超像素的RGB-D图像分割: 作者所属:Ferdowsi University of Mashhad(Iron) 发表:2015 International Symposium on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP) 关键词:微软Kinect传感器:RGB-D图像分割:MRF:法向量 2.摘要 针对问题:能量最小化: 使用场景:室内场景标签问题(分割.分类等): 主要数据:微软Kin…

自然图像抠图/视频抠像技术发展情况梳理(image matting, alpha matting, video matting)--计算机视觉专题1 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8581225 图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection.Visual Attention)--计算机视觉专题2 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/86571…

标题 SLIC superpixel算法 作者 YangZheng 联系方式 263693992 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel). 基本思想 算法大致思想是这样的,将图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间,对应每个像素的(L,a,b)颜色值和(x,y)坐标组成一个5维向量V[l, a, b, x, y],两个像素的相似性即可由它们的向量距离来度量,距离越大,相似性越小. 算法首先生成K个种…

知乎上对superpixel的讲解还不错:https://www.zhihu.com/question/27623988 superpixel的算法有很多,opencv中也包含了很多,我找了一个比较经典的:SLIC 这是跑的github上的一个superpixel的例子:https://github.com/np-csu/SLIC-superpixel-with-OpenCV\ mkdir build,cd build,cmake ../,make就可以了 1._ASSERT( y < m_he…

Superpixel Sampling Networks 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/ssn 本文的思想很简单,传统的超像素算法是一种有效的低/中级的图像数据的表达,极大地降低了后续图像任务的基元(image primitives)数量.但是现存的超像素算法由于使用的是最邻近算法,一般都是不可微的,这就导致很难将它们集成到端到端的深度网络中,所以文章就改进提出了一种可微分的超像素算法,也就是文章提出的超像素采样网络(Superpixel Samp…

目录 SLIC Superpixel algorithm 距离函数的选择 代码 Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition). 单个像素的意义其实很小, 于是有了superpixel的概念, 即一簇pixels的集合(且这堆pixels共用一个值), 这会导致图片有非常有趣的艺术风格(下图便是取不同的superpixel大小形成的效果, 有种抽象画的感觉?): 经过superpixel的预处理后,…

http://infoscience.epfl.ch/record/149300这是SLIC算法的官网,网站有和SLIC相关的资源. SLIC主要运用K-means聚类算法进行超像素的处理,聚类算法中的距离度量不仅仅包括颜色空间的颜色距离还包括像素坐标的欧氏距离.所以K-means聚类的中心点由五维向量组成.其中包括,记录LAB颜色空间下的像素以及该像素点的XY坐标,由于XY坐标不能和颜色空间直接进行计算,所以添加了一个紧密度的参数. 算法的实现过程: 1 对于一个包含N个像素的图像而言,如果对…

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的…

1. Bayesian Matting, Chuang, CVPR 2001.http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/papers/cvpr2001.pdf  论文下载http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/image-matting/项目网址 2. GraphCut Segmentation System, Rother, 2004.http://pd…

UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码,链接如下: https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html   这些代码很实用,可以让我们站在巨人的肩膀上~~   Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Projec…