如何使用图割来统计MATLAB中图像完成模型的面片偏移量

问题描述

我正在尝试将Shai Bagon(@ShaiGraph Cut MATLAB Toolbox GCMex的模型用于“针对图像完成的补丁偏移统计数据(Image Completion Approaches Using the Statistics of Similar Patches)中的模型。

该模型的给出者:

enter image description here

假设标签的数量(Shifts)为4(上移1,下移2,右移3或左移4),以简化操作。
我仍然不确定如何设置数据结构(数组)以利用求解器。

有人有主意吗?

解决方法

我不确定我的GCMex实现是否支持这种平滑度术语。

如果我理解正确,您需要为每个相邻的ij计算一个不同 L x L的权重矩阵。底层的c ++软件包(由Boykov等人编写)确实支持此功能,但是我没有为此选项创建接口。

更新

假设您有n个像素和l个可能的标签。
当前的GCMex接口支持以下形式的成对加权:

E(i,L(i),j,L(j)) = w(i,j) * S(L(i),L(j)) 

也就是说,成对惩罚的主要“来源”是 fixed l x l矩阵S(L(i),L(j)),它定义分配相邻像素的惩罚ij分别标记为L(i)L(j)l x l的权重不取决于像素ij 位置标签L(i)L(j)上仅
唯一的空间相关性来自标量 w(i,j),它通过取决于Si的位置的标量来调制j。>

但是,对于您来说,实际需要的是每对ll的{​​{1}} x i矩阵。

我认为您应该研究void setSmoothness(smoothFnCoord cost);

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