matlab傅里叶描述子代码Image_Segmentation_and_Feature_Extraction 这是一个有4个任务的项目。 图像分割和特征提取技术是在MATLAB环境中实现的。 任务1 –全局阈值 该项目的第一个任务是编写一个实现迭代阈值的程序。 该程序将用于分割给定的图像。 算法方法在以下几点中定义： 选择T的初始估算值。 使用T分割图像。 计算G1和G2的平均值。 计算新的阈值Tnew = 0.5 *（m1 + m2）。 重复步骤2至4，直到T的变化足够小为止。 任务2 –大津的门槛 该项目的第二个任务是从头开始实施Otsu的最佳阈值算法。 Otsu的算法包括以下步骤： 计算输入图像的标准化直方图。 计算累积和P（k）。 计算累积均值m（k）。 计算总体强度平均值mg。 计算类间方差sigma（k）。 获得Otsu阈值Kopt作为具有最大sigma的k的值。 任务3 –链码 在这一部分中，我们给出了带有镜面噪声的圆形笔触图像。 该问题的目的是获得Freeman链码，最大对象的外边界的第一差以及该码的最小大小的整数。 任务4 –傅立叶描述符 该项目的最后一部分是关于傅

对彩色图像进行分割，提取出目标信息，并进行显示

提出了一种新的自支持匹配策略来缓解这一问题，该策略使用查询原型来匹配查询特征，其中查询原型是从高置信度查询预测中收集的。该策略可以有效地捕获查询对象的一致底层特征，从而匹配查询特征。我们还提出了自适应自支持背景原型生成模块和自支持损失，以进一步促进自支持匹配过程。我们的自支持网络大大提高了原型质量，受益于更强的主干和更多支持，并在多个数据集上实现了SOTA。

提出了一种简单而有效的自我引导学习方法，即挖掘丢失的关键信息。具体来说，通过对标注的支持图像进行初始预测，将覆盖和未覆盖的前景区域分别用掩码GAP编码为主支持向量和辅助支持向量。通过主支持向量和辅助支持向量的融合，对查询图像获得了较好的分割性能。在我们的1 shot 分割自我引导模块的启发下，我们提出了一个多次分割的交叉引导模块，其中最终混合使用来自多个带注释的样本的预测，高质量的支持向量贡献更多，反之亦然。该模块改进了推理阶段的最终预测，无需再训练。大量实验表明，我们的方法在pascal -5i和coco -20i数据集上都实现了新的最先进的性能。

一种新的联合训练框架：传统框架+额外的挖掘分支。 挖掘潜在的新类，并在背景和前景类别上引入了一种新的校正技术。 利用额外的未标记数据进行进一步的特征增强

Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation 轮廓检测与层次图像分割

这是一篇关于多个物体类的协同分割应用到视频分割的论文。

Segmentation code for extracting numbers from a image

Rethinking Text Segmentation数据集太大了，分为两部分上传，合并即可。

linux开发经常会发生Segmentation fault问题，这是网上看到的一篇博文，共享给大家；有需要的下载。