使用GMS进行自动图像协同分段的Matlab代码：ICIP'14中提出的图像协同分段算法。 它也曾获得 Top 10% 论文奖。...

大多数现有的高性能协分割算法由于共同标记一组的方式，通常很复杂图像和处理相当多参数的要求用于有效的共同分割。 在本文中，我们不依赖于共同标记多个图像的复杂过程，而是对单个图像进行分割，但基于通过融合单个图像获得的组合显着图一组相似图像的显着图。 特别， 新的基于多图像的显着性图提取， 即几何平均显着性（GMS）方法，被提出获得全局显着图。 在 GMS 中，我们传输使用变形的图像之间的显着性信息技术。 实验表明，我们的方法能够在三个基准共同分割上优于最先进的方法数据集。