贝叶斯抠图算法matlab实现下载

AI100_小助手 2018-12-13 10:44:38

完整的贝叶斯抠图matlab实现代码，经测试可运行，文档包含了图片资源，代码没有注释
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完整的贝叶斯抠图matlab实现代码，经测试可运行，文档包含了图片资源，代码没有注释

利用贝叶斯分类算法进行数据的分析，非常实用而且方便的方法

本系列通过通俗的形式讲解贝叶斯算法的所有知识点让你对贝叶斯有个清晰的认识过程。1.1贝叶斯定理1.2贝叶斯定理的应用--单个特征举例1.3贝叶斯定理的应用--多个特征到朴素贝叶斯1.4多项式朴素贝叶斯算法案例--离散特征1.5多项式朴素贝叶斯算法案例--平滑下的计算1.6高斯和伯努利朴素贝叶斯--连续特征1.7朴素贝叶斯算法应用场景--文本分类原因1.8基于高斯朴素贝叶斯算法的鸢尾花数据分类1.9不同分类器下新闻数据分类效果的比较

本资源基于MATLAB代码以及贝叶斯抠图的原理，可以通过鼠标点选前景区域和背景区域，然后由计算机处理自动生成trimap图像，并且自动抠图至所需要的新背景图层。

用卷积滤波器matlab代码图像消光泊松垫在本文中，我们将自然图像抠像的问题公式化为用哑光梯度场求解泊松方程的方法之一。我们称为泊松消光的方法具有以下优点。首先，通过使用来自用户提供的trimap的边界信息求解泊松方程，从连续的遮罩梯度场直接重建遮罩。其次，通过使用多种过滤工具交互式地操纵遮罩渐变场，用户可以进一步改善本地的泊松遮罩效果，直到满意为止。修改后的本地结果将无缝集成到最终结果中。在许多复杂的自然图像上进行的实验表明，泊松消光可以产生良好的消光效果，而使用现有的消光技术则无法实现。 贝叶斯哑光本文提出了一种新的贝叶斯框架来解决消光问题，即通过估计前景元素的每个像素的不透明度从背景图像中提取前景元素。我们的方法使用空间变化的高斯集对前景色和背景色分布进行建模，并假设前景色和背景色的分数混合会产生最终输出。然后，它使用最大似然标准来同时估计最佳不透明度，前景和背景。除了为遮罩问题提供有原则的方法外，我们的算法还可以有效处理具有复杂边界的对象，例如发束和皮毛，并针对这些困难情况提供了对现有技术的改进。自然图像遮罩的封闭形式解决方案交互式数字抠图是基于有限的

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