基于超像素的快速模糊聚类算法——实现彩色图像分割

基于超像素的快速模糊聚类算法——实现彩色图像分割

近年来，图像分割一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在众多的图像分割方法中，超像素算法由于其高效的运算和较好的图像分割效果受到研究者的广泛关注。而在超像素算法中，快速模糊聚类算法（Quick Shift Clustering Algorithm，简称QS）是一种非常经典且被广泛应用的算法。本文旨在介绍基于超像素的快速模糊聚类算法，并给出相应的Matlab代码与实现过程。

一、快速模糊聚类算法原理

1、基本思想
快速模糊聚类算法是一种聚类算法。它的基本思想是：如果两个点在空间上比较接近，他们很可能属于同一个类别。通过将数据点之间的距离作为相似度度量标准进行分类，从而达到图像分割的目的。

2、具体实现
在进行图像分割之前，需要对原图像进行超像素分割，将图像分割成多个子区域，这样可以减少像素点的数量，降低计算复杂度和噪声的影响。然后针对每一个超像素进行快速模糊聚类，得到相应的类别标记。最后根据每个超像素所属的类别标记，将相邻的同类超像素合并成为一个连通区域，从而实现图像分割的效果。

二、基于超像素的快速模糊聚类算法Matlab实现

下面介绍一下使用Matlab进行基于超像素的快速模糊聚类算法的实现过程：

1、读取图像
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࿱