超像素分割算法,像素超怎么降低

slic分割结果评估 2023-12-12 22:11 458 墨鱼

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超像素分割算法,像素超怎么降低

SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素(superpixel)github 算法步骤：算法已知一副图像大小M*N,能够从RGB空间转换为LAB空间，理论上，任何图像分割算法的过度分割（over-segmentation）即可⽣成超像素。图像分割中的超像素是指具有相似纹理、颜⾊、亮度等特征的相邻相似构成的具有⼀定意义的不规则的

∩△∩ 超像素的分割算法，其主要思想是通过谱聚类将normalized cut算法与k-means聚类框架结合，通过迭代简单的k-means聚类算法来优化归一化割的代价函数，可有效测量像基于分水岭的超像素分割方法，效率给常高，分割效果也非常不错，适合超像素分割算法的朋友们学习。SLIC方法的超像素分割浏览：120 5星· 资源好评率100% 基于SLI

⊙０⊙ 使用Matlab自带函数imread()读取需要进行图像分割的原图像。这里我们以Lena图像作为例子：I=imread(‘lena.bmp’ 2、超像素分割使用现有的超像素分割算法对SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤：已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间，LAB颜色空间表现的颜色更全面假

∪＾∪ SLIC算法是由Achanta等[2]提出的基于K均值聚类的超像素分割算法.算法首先在图像上均匀选择多个聚类中心，然后对每个像素，计算与它一定距离内的聚类中心的相似度，相似度计算考虑颜色算法主要步骤如下：步骤1:将输入RGB图像转换到CIELab颜色空间。步骤2:假设给定图像有[N]个像素，拟分割为[K]个超像素，则每个超像素的大小为[NK],每个聚类中心

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