下面这个论文描述的分割算法的实现： Efficient Graph-Based Image Segmentation Pedro F. Felzenszwalb and Daniel P. Huttenlocher International Journal of Computer Vision, 59(2) September 2004. 这个程序使用彩色图像（PPM格式）并为产生的分割结果的每个区域随机分配颜色。-Implementation of the seg

基于立体块的压缩视频感知。然后分别对测量值的全局置乱和采样率的重新分配处理进行了介绍，其中，解码端通过对堆叠测量向量进行全局随机置乱，增强了对帧间结构特性的利用，置乱后测量向量的性质接近于同时多帧测量的测量向量，改善了单纯堆叠测量向量时低采样率下的解码性能-Compressed sensing (CS) breaks the limits of Nyquist sampling rate and achieves a direct sampling for information. Compre

基于texton boost的图像分割，有监督，需要自己添加ground truth到训练文件夹进行训练，测试集和训练集随机分配(S upervised image segmentation based on texton boost. It needs to add ground truth to the training folder for training, and the test set and training set are allocated randomly.)