感兴趣目标提取 有悬赏

Question

编程语言MATLAB
主要内容：
对输入的自然图像进行感兴趣目标提取，给出所有10副图的结果（图像教师提供）。
参考步骤：
1.对图像进行初始分割，可选择的初始分割方法包括分水岭方法（Meanshift），SLIC超像素算法，标准分割N-cut方法等；
2.对每个分割块（或称超像素）进行特征表示；
3.基于特征相似性进行超像素合并，给出感兴趣目标提取结果。
4.可以设计友好简洁的人机互动界面，设计图像显示框、按钮等，并将原始图像、过分割结果、目标提取结果图像等，显示在界面中。
参考结果：

 CSDN@ZCd912912

Answer 1

从题目的描述来看，这是一个使用MATLAB实现的图像分割和目标提取的问题。下面是一个初步的执行计划，为了简洁起见，这里使用的是SLIC算法进行超像素分割，并使用颜色特征来表示超像素，然后根据颜色直方图的相似性进行超像素合并：
1.导入相关库：

addpath('SLIC_mex');
addpath('example_imgs');

2.读取图像并对图像进行滤波处理：

img = imread('example.jpg'); % 读取图片
filter_size = 0.01;
lambda = 3;
img_filtered = imgaussfilt(img, filter_size,'FilterSize',lambda); % 使用高斯滤波器进行处理

3.使用SLIC算法进行图像的超像素分割：

num_superpixels = 500; %超像素数量
compactness = 20; %紧凑程度
labels = superpixels(img_filtered,num_superpixels,'Compactness',compactness); %使用SLIC算法得到分割之后的超像素 

4.为超像素赋予颜色特征：

color_labels = label2rgb(labels,'jet','w','shuffle'); %将数字标签转换为颜色标签

5.根据颜色上的相似性融合超像素：

img_seg = merge_superpixels_by_color(img_filtered,labels, color_labels);;

6.显示原图像、过度分割的结果以及最终的分割结果：

figure;
subplot(1,3,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,3,2);
imshow(color_labels);
title('Over Segmented Image');
subplot(1,3,3);
imshow(img_seg);
title('Final Segmented Image');

这是一种基本的实现方案，实际上还有很多可以改进的地方。具体情况，你需要根据实际图像的情况进行相应的调整。