成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。
2025/5/1 14:23:14
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SLIC：simplelineariterativeclustering的简称，即简单的线性迭代聚类。
这是一个基于聚类算法的超像素分割，由LAB空间以及x、y像素坐标共5维空间来计算。
不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图，它还有一个优点就是可以人为的设置需要分割的超像素的数量。
这是一个基于聚类算法的超像素分割，由LAB空间以及x、y像素坐标共5维空间来计算。
不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图，它还有一个优点就是可以人为的设置需要分割的超像素的数量。
2024/10/8 8:38:32
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将SLIC作者的源码中主要算法部分的代码提取出来，并用opencv输出处理图像，方便后续的程序的处理。
2024/7/23 1:42:41
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对图像进行超像素分割，文件包含一个主函数和和另外5个函数。
其中超像素概念是2003年由XiaofengRen提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。
其中超像素概念是2003年由XiaofengRen提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。
2024/3/27 10:58:57
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超像素分割为图像分割，图像处理的基础，文件为MATLAB和C混编的代码，demo为主程序，运行demo主程序进行超像素分割。
2023/11/11 17:18:39
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SLIC超像素分割，可选图片，可选大小，可执行exe，适用于进行图像分割，可以存储分割好的图片
2023/9/17 23:06:57
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线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
2023/8/13 15:12:13
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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