基于超像素的高效模糊聚类算法：彩色图像分割

基于超像素的高效模糊聚类算法：彩色图像分割

在计算机视觉领域，图像分割是一个重要的任务，旨在将图像划分为具有不同语义和特征的区域。其中，彩色图像分割是一种常见的分割方法，可以将图像中的不同颜色区域分离出来。本文将介绍一种基于超像素的快速模糊聚类算法，用于实现彩色图像分割，并提供相应的MATLAB代码。

算法步骤如下：

1. 导入图像和初始化参数：

   image = imread('input_image.jpg');  % 导入彩色图像
   num_superpixels = 200;  % 超像素数量
   num_iterations = 10;  % 迭代次数
   sigma = 5;  % 模糊参数
   ```
   
   

2. 使用Felzenszwalb算法生成超像素：

   superpixels = mexFelzenszwalb(image, num_superpixels);
   ```
   
   

3. 初始化聚类中心：

   [height, width, ~] = size(image);
   cluster_centers = zeros(num_superpixels, 5);  % 每个超像素的聚类中心（颜色和位置）
   for i = 1:num_superpixels
       [rows, cols] = find(superpixels == i);
       cluster_centers(i, 1:3) = mean(image(sub2ind([height, width], rows, cols), :));
       cluster_