基于DBSCAN算法的超像素分割实现（附带Matlab源码）

基于DBSCAN算法的超像素分割实现（附带Matlab源码）

超像素分割是计算机视觉领域中常用的图像分割技术，它将图像划分为具有相似特征的紧密区域，从而实现图像的语义分割和目标识别等应用。本文将介绍如何使用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法实现超像素分割，并提供相应的Matlab源码。

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它能够自动识别数据中的密集区域，并将其划分为簇。与传统的基于距离的聚类算法（如K-means）不同，DBSCAN不需要事先指定簇的数量，能够自动适应不同数据集的特性。

以下是基于DBSCAN算法实现超像素分割的Matlab源码：

function [labels, numClusters] = dbscan_superpixel(image, epsilon