边缘优化
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基于MATLAB的稀疏分解与边缘优化图像重建系统
该项目采用MATLAB实现图像块稀疏分解重建，通过重叠分块和边缘一致性优化技术有效消除块状伪影，显著提升重建图像质量。系统支持自定义稀疏度和边缘处理参数，适用于图像修复和压缩感知重建等应用场景。 -
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
