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