语义分割
-
-
-
-
使用MATLAB实现的图像语义分割智能裁剪系统
该系统利用MATLAB平台实现深度学习语义分割，自动识别图像中人眼关注的显著区域，结合图像处理算法进行智能裁剪优化。能够精准提取主体目标和视觉焦点，适用于图像预处理和内容增强场景。 -
基于CRF的图像语义分割与边缘优化系统
该项目旨在利用条件随机场（Conditional Random Fields）框架在MATLAB中实现图像的像素级语义分割与边缘精细化处理。CRF作为一种经典的概率判别模型，能够有效地捕捉图像像素间的空间上下文信息并改善分割质量。本项目实现了完整的分步算法逻辑：首先，系统接收来自预训练模型或特定特征提取器的初始分类概率图作为一元势能输入，这代表了单个像素属于某一类别的独立概率；其次，通过定义基于Lab颜色空间和像素坐标位置的加权函数来构建成对势能项，从而利用像素间的颜色相似度和空间邻近性来维护分割后的空间 -
图像分割算法集成与性能对比分析系统
本项目系统性地整合了多篇图像分割领域核心论文的算法实现，旨在提供一个从传统形态学到现代深度学习的完整实验环境。系统核心功能包括：实现并优化了基于阈值处理、边缘检测和区域增长的经典分割算法；集成了GrabCut、SLIC超像素分割以及水平集等交互式及能量泛函分割模型；引入了基于DeepLabV3+和U-Net构架的深度卷积神经网络模型，专用于处理高难度的语义分割任务。该系统不仅支持对复杂纹理背景下目标的精确提取，还能够通过迁移学习功能对特定领域的小样本数据集进行快速适配。其实现方法上，采用了MATLAB的深 -
基于CNN的道路场景自动识别与提取系统
本系统旨在利用深度学习中的卷积神经网络技术实现对复杂地面场景图像中道路区域的精准识别与语义提取。与常规的遥感卫星影像处理不同，本项目专注于地面视角、车载摄像头或监控视角下的道路图像分析。程序核心通过构建及训练深层卷积神经网络，自动学习道路的纹理、边缘、颜色以及空间分布特征。
