slic超像素分割算法matlab

IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL.34, NO.11, NOVEMBER 2012

SLIC超像素分割算法和目前

超像素算法的比较

Radhakrishna Achanta, IEEE专业会员, Appu Shaji, Kevin Smith, IEEE专业会员,

Aurelien Lucchi, Pascal Fua, IEEE会士, and Sabine Susstrunk, IEEE高级会员

摘要 近年来计算机视觉应用已经越来越依赖于超像素处理，但它并不总是很清楚什么是一个好的超像素的算法。为了了解目前算法的优点和缺点，我们验证比较了5种目前使用的超像素算法与图像边缘吻合的能力，速度，内存使用率和它们对于分割效果的影响。我们引入了一种基于应用k-means聚类算法的简单线性迭代聚类（SLIC）的新的超像素算法以有效生成超像素。尽管它很简单，SLIC对于边界的吻合度与之前的算法相比不分上下甚至更好。同时，它速度更快，占用内存更小，分割性能更优，并直接扩展了超体素生成。 索引词汇 超像素，分割，聚类，k-means

1 简介

超像素

Resource.h

//{{NO_DEPENDENCIES}}

// Microsoft Visual C++ generated include file. // Used by SLICSuperpixels.rc //

#define IDD_SLICSUPERPIXELS_DIALOG 102 #define IDR_MAINFRAME 128 #define IDC_BUTTON_CREATESUPERPIXELS 1000 #define IDC_EDIT_SPCOUNT 1001 #define IDC_EDIT2 1002 #define IDC_EDIT_COMPACTNESS 1002

// Next default values for new objects //

#ifdef APSTUDIO_INVOKED

#ifndef APSTUDIO_READONLY_SYMBOLS

#define _APS_NEXT_RESOURCE_VALUE 129 #

学科分类号 110

黑龙江大学

本科学生毕业论文

题 目 超像素分割技术研究 The Research of Superpixel segmentation 姓 名 李绵绵 学 号 2011027048 院 （系） 理学院 专业、年级 数学与应用数学11-1班 指导教师 张太发 2015年6月12日

摘 要

超像素分割是计算机视觉中的热点问题，超像素的使用能有效地减少图像局部信息的冗余，大大

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

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1……基于区域协方差的图像超像素生成

2……基于大气多散射模型和超像素分割的图像去雾

3……基于超像素和改进迭代图割算法的图像分割

4……自然场景下苹果图像FSLIC超像素分割方法

5……基于图像融合技术的运动目标图像识别研究

6……基于超像素和模糊聚类的医学超声图像分割算法

7……基于协同表征的二部图矿石图像分割

8……结合区域协方差分析的图像显著性检测

1/6

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MATLAB像素颜色的表达方式 2009年05月13日 星期三 10:42

MATLAB像素颜色的表达方式

252

255

253

250

249

255

254

249

5 8 0 6

243 256 245 243

247 243 243 249

23

24

24

23

这些像素值表示什么颜色？如果你很熟悉图像处理，那你应该知道255表示白色，所以上面这些数字表示白色或者接近白色的颜色。但是实际上，这些数字并不是来自一张图片。这些数字是波士顿地区的海拔高度，从U.S. Geological Survey (USGS) 。255是一个以米为单位的测量值，并不是颜色。

MATLAB可以将任何矩阵以图片的形式显示出来。比如，根据你使用命令的不同，MATLAB可以将数字海拔高度数据显示为如下的图。

或者是

将矩阵按照各种方式显示为图形，可以跟直观的了解你的数据。通过理解不同的图形类型，你可以知道MATLAB是如何将矩阵值转化为像素值的。你可以控制MATLAB对数据的显示方式，纠正有可能出错的图形。

图形类型

一种图像类型即代表了一种从矩阵值到像素值的映射方式。MATLAB有三种基本的图像类型： Truecolor ——数码相机，广泛用于计算机图形。

In

利用阀值法对图像进行分割： >> f=imread('peppers.png'); >> f=rgb2gray(f); >> f=im2double(f);

>> t=0.5*(min(f(:))+max(f(:))); >> done=false; >> while ~done g=f>=t;

tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g))); done=abs(t-tn)<0.1; t=tn; end;

>> display('Threshold(t)-Iterative'); Threshold(t)-Iterative >> t t =

0.4691

>> r=im2bw(f,t);

>> subplot(2,2,1);imshow(f); >> subplot(2,2,2);imshow(r);

>> xlabel('迭代法全局阀值分割'); >> th=graythresh(f); >> th th =

0.3961

>> s=im2bw(f,th);

>> subplot(2,2,3);imshow(s); >> xlabel('全局阀值Otsu分割'); >> se=

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法