SLIC超像素分割详解（一）：简介超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度，所以通常作为分割算法的预处理步骤。已经广泛用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机
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2023-12-21 14:13:51
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原理 SILC（simple linear iterative clustering）是一种图像分割算法。默认情况下，该算法的唯一参数是k，约等于超像素尺寸的期望数量。对于CIELAB彩色空间的图像，在相隔S像素上采样得到初始聚类中心。为了产生大致相同尺寸的超像素，格点的距离是$S=\sqrt{N/k}$。中心需要被移到3x3领域内的最低梯度处，这样做是为了避免超像素中心在边缘和噪声点上。 接
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2023-06-09 23:02:39
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学习目标掌握超像素分割的原理、超像素分割方法的推导过程以及实现方法1.1 超像素超像素是指将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素聚合成某一个像素块，结合超像素的思想，这样可以使少量的像素块代替原本大量的像素。 目前超像素广泛应用于图像分割、目标识别等领域。1.2 SLICSLIC（Simple Linear IterativeClustering，简单线性迭代聚类)是超像素分割中使用比较多的方
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2023-09-09 08:51:15
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# 如何实现超像素分割代码 Python GitHub
超像素分割是一种图像处理技术，其目标是将图像划分成许多超像素，而不是单个像素。这种方式可以加速后续图像处理任务，比如物体识别或图像分割。本文将为刚入行的小白开发者提供一个关于如何实现在 Python 中的超像素分割的详细流程指导。
## 任务流程
为了实现超像素分割，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 06:11:17
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摘要：SLIC：simple linear iterative clustering,简单的线性迭代聚类，它使用k-means聚类来生成超像素，实现起来简单，运行效率还比较高，超像素对边界的保持效果也比较好，具体的与其他方法的对比结果在下方论文中有详细记录。 文章目录摘要：1.原理2. 实现2.1 初始化聚类中心2.2 聚类2.3 更新聚类中心2.4 显示超像素分割结果3. 实测效果4. 完整源码
图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离
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2024-01-19 17:15:33
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# Python超像素分割
## 简介
超像素分割是一种计算机视觉领域的图像处理技术，它将图像分割为一组紧密相连的、具有相似特征的区域，这些区域被称为超像素。超像素分割在图像分割、目标跟踪、图像增强等应用中具有重要的作用。本文将介绍Python中的超像素分割算法和实现过程。
## 超像素分割算法
超像素分割算法的主要目标是将图像分割成具有相似纹理、颜色和亮度等特征的区域。常见的超像素分割算
原创
2023-08-14 05:41:44
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# 超像素分割与Python实战
在计算机视觉领域，图像处理和分割是两个重要的研究方向。其中，超像素分割是一种常用的方法，它可以将图像分割成多个小的区域，这些区域在颜色、纹理等特征上高度相似。相较于传统的分割方法，超像素分割以更加细致和合理的方式捕捉到图像中的结构信息，非常适用于对象识别、图像理解等任务。
## 什么是超像素分割
超像素分割是一种将图像分解为小块（即超像素）的过程。这些超像素
原创
2024-10-16 04:02:53
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图像分割是计算机视觉领域的基本问题，而超像素分割是一个预处理的步骤，所谓的超像素，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的图像块（是像素的集合），利用超像素代替像素进行图像处理，能够在很大程度上降低后续图像处理任务的复杂度。超像素生成的算法大致可以分成基于图论的方法和基于梯度下降的方法，SLIC算法属于后者。在目前的超像素分割算法中，SLIC的效
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2024-01-05 22:11:15
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超像素（SuperPixel），就是把原本多个像素点，组合成一个大的像素。比如，原本的图片有二十多万个像素，用超像素处理之后，就只有几千个像素了。后面做直方图等处理就会方便许多。经常作为图像处理的预处理步骤。在超像素算法方面，SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods这篇论文非常经典。论文中从算法效率，内存使用以
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2023-10-24 23:14:05
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简介：最近项目使用到了超像素分割，因此顺道研究了以下SLIC这一算法。超像素分割这类low-level vision问题已经在CVPR，ICCV这种顶级会议上逐渐销声匿迹，越来越流行的learning method渐渐占据了这些顶级会议90%的篇幅。本文讲解的SLIC是2010年提出的一种十分简单的超分辨分割算法，原理简单、便于实现。一.SLIC(simple linear iterative c
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2023-09-27 13:51:23
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参考：超像素—学习笔记什么是超像素？评价标准？SLIC、SEED、ETPS算法比较的指标：图像边界的粘附性、算法速度、存储效率、分割性能超像素算法：将像素组合成感知有意义的原子区域( atomic regions)，其可以用于替换像素网格的刚性结构。它们捕获图像冗余，提供计算图像特征的方便原语( primitive )，并且大大降低了后续图像处理任务的复杂性。超像素：能够提取中层图像特征，作为图像
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2023-08-15 15:16:28
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一、算法步骤1.将输入图像转化为CEILAB空间2.输入k并计算出S：3.创造一个以s为间距的网格4.移动边缘的平均值5.对图像中的每个像素在2s的邻域内进行搜索，并将该平均值分配给该像素6.取分配给一个平均数的像素的样本平均数，并更新平均数的位置7.转到第5步，重复一定数量的迭代次数二、代码部分% Written by Pratik Jain
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2024-10-02 08:53:25
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图像分割与超像素 在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。 在基于超像素的分类算法中，超像素产生是其中很重要的一步。每一种超像素算法都有其特有的优
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2023-06-20 10:13:57
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图片像素画
一、利用到的包1、进度条：progressbar可以用pip安装pip install progressbar若安装很慢，可以-i 指定镜像pip install progressbar -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com当然
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2023-07-06 23:49:07
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原图与分割结果 主程序：clc;
clear all;
close all;
%用Superpixels算法对图像进行分割
I=imread('D:\Gray Files\lena.jpg');
%提取各颜色分量
B = double(I(:,:,3));
G = double(I(:,:,2));
R = doub
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2023-11-06 18:45:00
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论文：基于SLIC超像素的归一化分割方法研究归一化分割的缺点：单独使用时无法区分很接近的图像区域，实时性也差。区域接近问题：描述图像间相互关系的权重函数的取值，体现图像间的信息特征，影响分割效果。如果仅将权重函数作为图像信息间的唯一特征信息，当像素之间非常接近时，类间差异性的区分能力下降，影响图像分割，会导致欠分割。——优化权重函数计算公式实时性差问题：求解最优划分准则面临NP难问题。虽转换到求特
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2024-05-28 11:56:46
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一、研究背景 在上一篇slic超像素分割的文章中，提到了需要对分割后的超像素进行特征提取，依旧为简化复现论文，论文在文末附上，在这里我整理以下特征提取过程中的代码以及心得，方便后期回溯复盘。本文的特征提取均在slic算法基础上进行研究。二、特征提取在针对一个乳腺超声图片分割出来的超像素进行分类的过程中，我们需要提取到一些分类的依据，比如颜色特征，纹理特征等等。并且需要将每一
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2023-07-07 19:55:06
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【图像处理笔记】总目录0 引言大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变（如边缘）将图像分割为多个区域：首先寻找边缘线段，然后将这些线段连接为边界的方法来识别区域。第二类方法根据一组预定义的准则把一幅图像分割为多个区域。本节讨论两种相关的区域分割方法:(1)在数据中寻找聚类的经典方法，它与亮度和颜色等变量有关;(2)用聚类从图像中提取“超像素”的现
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2023-10-29 23:50:38
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superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分割）、超分辨率（Super-Resolution, SR）的基础概念
superpixels（超像素）超像素于2003年提出，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征
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2023-11-29 13:07:39
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