matlab语义分割 图像增强

根据引用和引用，在Matlab中进行图像语义分割的图像增强主要包括旋转、对称上下左右翻转和缩放等操作。数据增强的主要目的是通过生成一系列变化后的图像，扩充训练数据集，提高模型的鲁棒性和性能。具体来说，可以使用函数`doAugmentate`来实现图像增强，在该函数中，可以通过修改参数`imgnum`来控制生成的图像数量。

此外，引用提到数据增强可以改进不同计算机视觉任务的模型结果，包括图像分类和图像语义分割。因此，对于Matlab语义分割任务，采用图像增强可以提高模型的性能和准确度。

总结起来，Matlab语义分割的图像增强方法主要包括旋转、对称上下左右翻转和缩放等操作，通过增加数据量和多样性来提高模型性能和鲁棒性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [语义分割 图像增强（数据扩充）教程](https://blog.csdn.net/zqx951102/article/details/109543140)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [WB color gainer：可以提高图像分类和语义分割精度的WB增强器（ICCV 2019）-matlab开发](https://download.csdn.net/download/weixin_38589795/19266438)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]