Ncut算法（Normalized cuts and image segmentation）

最新推荐文章于 2025-07-11 15:25:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-11 15:25:58 发布 · 2.5w 阅读 · 28 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Superpixel #computer vision #segmentation #算法



论文标题： Normalized cuts and image segmentation
作者： Jianbo Shi  and  Jitendra Malik
期刊：IEEE
算法：
    该算法为最小割的优化。
    最小割： 构建无向图G=(V, E)，w(i, j)为i和j点之间相似度函数。
                   
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
子空间学习论文笔记01:Normalized Cuts and Image Segmentation
写代码的柯长的博客
01-20 5602
入门了解计算机视觉的一个分支——子空间学习，刚开始当然要从读论文开始。 最开始的一篇论文当然是图像分割的一个初始论文： Normalized Cuts and Image Segmentation ——Jianbo Shi and Jitendra Malik, Member, IEEE 这里做一下学习笔记。 这篇论文针对于图像分隔的问题提出了一个基于图的图
ncut算法分割图像的matlab,归一化割和图像分割源代码（完整版）
weixin_30985047的博客
03-16 1089
Normalized Cuts and Image Segmentation.Normalized Cut在图上，定义什么样的聚类最好，最简单的方法是圈定K个不相交顶点集之后，希望顶点集之间的边，其权值的和最小。(边上的权值代表的是两头的顶点邻近的程度，或者说相似度)这就是所谓MinCut(最小割)问题。二类分类的最小割不是NP-hard的，但是这不能让人感到开心，因为MinCut这个准则对于聚类...
Normalized Cuts and ImageSegmentation
11-20
Normalized Cuts and ImageSegmentation图像分割一个引用很高的算法
Normalized_Cuts_and_Image_Segmentation.
09-19
multiple manifolds Normalized cuts and image segmentation,” IEEE Transactions Pattern Analysis Machine Intelligence, 22(8):888–905, 2000.
图像处理算法（二）：图像分割
最新发布
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
07-11 1057
本文系统介绍了图像分割的基本概念、常见算法及其Java实现。主要内容包括：1) 阈值法、边缘检测、区域生长等传统分割方法的技术原理和适用场景；2) 基于图割和深度学习的现代分割方法；3) 各类算法的优缺点对比分析；4) 通过Java代码示例展示了阈值分割、Canny边缘检测等具体实现。文章指出图像分割作为计算机视觉的基础任务，应根据不同场景需求选择合适方法，并着重分析了传统算法与深度学习方法的差异性。最后提供了进一步学习的资源推荐，为读者实践图像分割技术提供了实用参考。
Normalized Cuts and Image Segmentation
MTandHJ的博客
09-18 1170
文章目录概主要内容求解相似度总的算法流程skimage.future.graph.cut Shi J. and Malik J. Normalized cuts and image segmentation. In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 概 在Digital Image Preprocessing的书上看到了这个算法, 对于其公式结果的推出不是很理解, 于是下载下来看了看. 本文主要讲的是一种利用图
6.Ncut算法
qq_43806634的博客
10-04 3626
6.Ncut（Normalized cut）算法 归一化切割（normalized cut）是一种分群技术，在数据处理和图像处理方面有很广的运用。 用其实现图像分割的思路是，把一个图片看成一个图(graph), 然后计算权重图(weighted graph)，然后分割成一些具有相同特征（纹理， 颜色，明度等）的区域。 在讲述归一化切割前，先讲讲最小化切割（min cut)，把G＝（V，E）分成两个子集A，B。另： 其中w（u,v）就是权重，最小化分割是让上式值最小的分割。但是最小化分割会出现偏差，如下图
Normalized cuts and image segmentation
Be happy & Be beautiful
05-25 1668
CMU的一篇文章，发表在PAMI上的，文章虽然是对图像进行处理，但是在其他地方都有广泛的应用。 idea:如何分组，先看一个简单的问题 cuts and image segmentation" title="Normalized cuts and image segmentation" style="margin:0px; padding:0px; border:0px; list-s
NCUT切割算法
12-01
对原作者的NCUT切割算法进行了少部分改进，取消了只能将图像压缩到160*160才能切割的限制，根据切割过程搭建了界面。
BIT 数字图像处理 实验3：Normalized cuts and image segmentation
梁瑛平的博客
01-31 662
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> #include <tclap/CmdLine.h> #include <cmath> #include <boost/numeric/ublas/symmetric.hpp> #include <boost/numeric/ublas/matrix_sparse.hpp> #include
Ncut聚类算法
03-04
Ncut聚类算法，可以直接运行，有例子，程序有注释。
Normalized Cut (Ncut) 最新算法
11-24
最新Ncut算法，可用于实现聚类等操作，快捷有效
ncut图像分割算法
05-27
ncut对图像分割的一些代码，希望对各位有点点帮助
Ncut图像分割算法MATLAB实现
07-24
利用MATLAB实现Normalized Cut算法，实现对图像的分割。分割相关很不错。
normalized cut of image segmentation
05-26
normalized cut algorithms paper of PAMI
图像分割算法——Normalized Cuts（Ncuts） 算法的简单理解
热门推荐
qq_43349296的博客
12-29 1万+
​ 最近在做毕业设计，看文献综述时查了一些资料，打算在优快云上对现有的图像分割方法做一些简单的笔记： 首先需要介绍的是，该算法是一种基于图论的算法：将图像整幅图像映射为一幅带权值的无向图G=(V, E)，V为点集，E为边集。图像中的像素点视为图中的顶点，像素点之间相邻关系表示为图中的边，像素点间的相似性或差异性为边的权值。基于图论的算法主要思想是：将图像分割问题，转化为图论中图的划分问题，从而求解。 下面具体说一说Normalized Cuts算法（Ncuts）。该算法的创作者Wu等人根据图
图像分割的Normalized Cuts算法与Matlab实现
标题“Normalized Cuts”和描述“Normalized Cuts and Image Segmentation原代码，matalb版”揭示了我们要讨论的内容涉及图像处理领域的一种特定算法——归一化割（Normalized Cuts，简称Ncut）以及其在图像分割中的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值