基于超像素谱聚类图像分割算法21页PPT
基于聚类算法的图像分割
摘 要图像分割是当今一个比较热门的研究课题，有着广阔的应用前景。
它广泛应用于医学、交通、军事等领域，研究它可以为我们进一步理解、分析图像相关信息提供十分重要的帮助；同时它本身也是一门十分复杂和棘手的技术，由于现有图像分割算法的一些不足也促进研究者们不断创新和改进，使图像分割技术不断完善，以便使其在实际应用中发挥更好的作用。
图像分割算法有很多种类，它们都基于不同的原理而来。
本文主要介绍的是模糊聚类算法在图像分割上的应用。
聚类算法在图像分割中的应用是很广泛的，近年来提出的新算法也是层出不穷。
本文首先介绍了图像分割的一般原理、意义和应用，然后又介绍聚类算法图像分割的原理及应用，以使读者对聚类算法有更深入的认识。
在此基础上，接下来第三章、第四章分别介绍了三种模糊聚类算法在彩色图像分割以及噪声图像分割当中的应用。
其中有一个算法应用在彩色图像分割上，是基于一种叫作空间模式聚类算法在彩色图像分割上的应用。
由于彩色图像的每个像素点的颜色值是由RGB三个颜色分量值组成的，属于三维空间，无法应用在属于单维的基于空间模式聚类算法的灰度空间上。
在此，引入了一个计算公式将彩色图像像素点的RGB值换算为一个亮度值,它取代了算法距离公式当中的灰度值，这样可以使用空间模式聚类算法在该彩色图像的亮度空间中进行聚类分割，在彩色图像分割实验中该方法取得了一定的良好效果。
后两个算法均为噪声图片分割。
当图片当中含有噪声的时候，聚类算法的分割效果会受到影响。
为了增强聚类算法抗噪能力，两种方法被分别应用在了两种聚类算法当中，以提高它们的分割性能。
一种改进方法是在空间模式聚类图像分割算法的隶属度公式中引入了一个变量，以修正因噪声原因而导致计算发生错误的隶属度值，因为隶属度矩阵当中保存了聚类算法的分割结果，在理论上，这种修改对于修正错误的分类结果是有意义的。
另外一种方法则应用在了一般的模糊聚类分割算法上，通过在聚类算法的距离公式当中引入一个变量。
一种新的基于超像素的谱聚类图像分割算法
一种新的基于超像素的谱聚类图像分割算法
高尚兵;周静波;严云洋
【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2013()2
【摘要】谱聚类是近十年来出现的一种极具竞争力的聚类算法,许多扩展和应用算法相继出现,比如图像分割.但是,对图像分割而言,由于基于谱聚类的方法计算量十分庞大,使其应用受到严重挑战;而降低图像分辨率的策略则会导致细节信息的丢失,使得图像的分割结果不够准确.提出一种新的基于超像素的谱聚类图像分割算法.首先,新算法将图像分割成小区域,这些小区域称为超像素,相邻的两个超像素之间的相似性用Bhattacharyya系数进行度量;然后,利用谱聚类将超像素聚类成有意义的区域.实验结果表明,相较于经典算法,新算法在Berkeley图像数据库上能产生较好的分割结果,并且没有增加计算复杂度.
【总页数】7页(P169-175)
【关键词】超像素;规范化直方图;Bhattacharyya系数;谱聚类;图像分割
【作者】高尚兵;周静波;严云洋
【作者单位】淮阴工学院计算机工程学院;南京理工大学计算机科学与技术学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法 [J], 刘汉强;赵静
2.基于测地线的超像素谱聚类彩色图像分割 [J], 陈莹兰;陈秀宏
3.一种新的基于超像素聚类的图像分割算法 [J], 姜全春;王宁;李雷;蒋林华
4.一种基于超像素的快速聚类图像分割算法 [J], 许晓丽;赵明涛;高玲
5.一种基于自适应超像素的改进谱聚类图像分割方法 [J], 覃正优;林一帆;陈瑜萍;林富强
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于超像素分割的图像语义分割研究
基于超像素分割的图像语义分割研究随着计算机视觉领域的快速发展，图像语义分割工作的实现越来越被重视。
图像语义分割指的是将一个图像分成多个区域，并标注出每个区域所属的类别。
这项工作在许多领域中都有着广泛的应用，如自动驾驶、医学图像分析、安防监控等。
图像语义分割技术是由超像素分割、特征提取和分类器三个部分组成的。
其中，超像素分割是实现图像分割的基础。
超像素分割将一幅图像分成若干个细小且具有相似特征的区域，这样可以保留图像的主要特征。
与传统图像分割方法相比，超像素分割更能够反映图像的语义信息，因此有助于提升图像语义分割的效果。
目前，超像素分割可以采用多种技术实现。
其中比较常见的包括SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法、COS（Clustering Over Superpixels）算法、LSC（Local Spectral Clustering）算法等。
SLIC算法是一种基于聚类的超像素分割算法，其基本思想是将颜色空间和位置空间转化为一个5维空间，然后通过k-means聚类实现图像分割。
由于其简单快速、易于实现等优点，SLIC算法已被广泛应用于图像分割领域。
COS算法则是在SLIC算法基础上进行了改进，其主要思想是将超像素的边界与目标边界重合，从而能更好的保留图像的语义信息。
与前两种算法不同的是，LSC算法是一种基于局部谱聚类的超像素分割算法。
该算法根据邻域相似度构建图像的邻接矩阵，并将其转化为拉普拉斯矩阵。
通过谱分解求解每个子空间的特征向量，对每个节点进行谱聚类。
LSC算法的主要优点是能够更好地保留图像的边缘信息，从而提升图像分割的精度。
图像语义分割的另一个重要组成部分是特征提取。
特征提取可以从图像中提取出有用的特征，然后将这些特征作为分类器的输入。
与传统的特征提取相比，卷积神经网络（CNN）技术可以更好地提取图像的特征。
CNN技术通过多层卷积核的卷积和池化操作，能够逐渐抽象出图像的重要特征，并且较好地解决了平移不变性的问题。
基于超像素的远景图像分割技术研究
基于超像素的远景图像分割技术研究近年来，随着计算机技术的不断发展，基于超像素的远景图像分割技术逐渐成为热门研究领域，受到了广泛的关注。
这种技术旨在将一张复杂的远景图像分割成若干个小块，使之更容易被理解和处理。
基于超像素的远景图像分割技术是一种利用聚类方法对图像进行分割的方法。
这种方法将图像中的像素分组，得到一组平均颜色和灰度值相同、纹理相似的像素块，称为超像素。
在此基础上，通过采用一些图像分割算法，将图像分割成若干个超像素块，在一定的精度之内还原了原始图像，使之更加便于处理和理解。
在基于超像素的远景图像分割技术中，主要有两类方法：基于区域的分割和基于边缘的分割。
基于区域的分割方法将图像分割成若干个不相交的区域，每个区域内的像素具有相同的属性，然后将这些区域按照一定的规则组合成目标。
这种方法主要通过聚类来分割图像，并且可以应用在目标检测、目标跟踪等领域。
基于边缘的分割方法则是通过将图像的每个像素视为节点，并建立边缘网络来分割图像。
此方法主要基于边缘检测技术，对图像进行分割，可以应用在计算机视觉、数字图像处理等领域。
基于超像素的远景图像分割技术在实际应用中有广泛的应用。
例如，在人脸识别领域，通过对人脸图像进行分割，可以得到人脸的各个特征区域，如眼睛、鼻子、嘴巴等，从而提高人脸识别的准确率。
在汽车行驶辅助系统中，通过对道路图像进行分割，可以自动识别出道路的边缘、交通标志等信息，从而提高汽车的行驶效率和安全性。
在医学图像处理领域，将医学图像进行分割，可以帮助医生快速、准确地识别病灶位置，从而有助于提高医疗水平。
基于超像素的远景图像分割技术在研究中也存在一些挑战和难点。
例如，如何选择合适的超像素聚类算法、如何平衡分割结果的准确率和效率、如何在低光照条件下保证分割效果等等。
这些问题在图像分割领域具有普遍性和重要性。
总之，基于超像素的远景图像分割技术是一种基于聚类方法对图像进行分割的技术，已经在各个领域得到了广泛的应用。
基于超像素的图像分割与目标检测算法研究
基于超像素的图像分割与目标检测算法研究图像分割与目标检测是计算机视觉领域中关键的技术问题。
本文将基于超像素的图像分割与目标检测算法进行研究分析。
首先介绍了超像素的概念和相关知识，并探讨了超像素在图像分割和目标检测中的应用。
随后，本文详细阐述了基于超像素的图像分割算法和目标检测算法，并介绍了各自的特点和优势。
最后，本文总结了研究过程中遇到的问题和挑战，并展望了未来的研究方向和发展趋势。
超像素是指对图像进行空间上连续且相似区域的划分，从而减少图像处理的复杂度。
超像素相比于传统像素具有更大的块尺寸，能够更好地保留图像中的细节信息。
在图像分割领域，超像素方法能够有效地将图像分割为具有边界连续性的区域，为后续的目标检测提供更好的基础。
在目标检测领域，超像素方法能够更好地捕捉目标的上下文信息，并提高目标检测的准确性和效率。
基于超像素的图像分割算法可分为两类：基于区域的超像素分割和基于轮廓的超像素分割。
基于区域的超像素分割算法主要利用图像的颜色、纹理等特征进行区域的划分，如Mean Shift算法、SLIC算法等。
这些方法通过最小化超像素内部和超像素之间的差异来实现分割效果。
而基于轮廓的超像素分割算法则主要利用图像的边缘信息进行划分，如SEEDS算法、EGB算法等。
这些方法通过提取图像边缘上的像素点来实现分割效果。
基于区域的超像素分割算法适合处理具有明显颜色和纹理特征的图像，而基于轮廓的超像素分割算法则适合处理具有明显边缘特征的图像。
基于超像素的目标检测算法主要包括两个步骤：超像素生成和目标识别。
在超像素生成阶段，首先将图像进行超像素分割，生成一系列基于超像素的图像块。
然后，通过利用颜色、纹理等特征对每个超像素进行描述，得到超像素的特征向量。
在目标识别阶段，通过机器学习算法或深度学习算法对超像素进行分类，得到目标的位置和类别信息。
常用的目标检测算法包括SVM算法、卷积神经网络等。
这些算法在超像素特征的提取和目标分类上有着较好的效果和性能。
基于超像素的快速模糊聚类算法(sffcm)原理
基于超像素的快速模糊聚类算法（SFFCM）是一种新型的图像处理算法，它能够利用超像素技术对图像进行快速模糊和聚类处理。
本文将介绍SFFCM算法的原理及其在图像处理中的应用。
一、算法原理1. 超像素分割SFFCM算法首先利用超像素分割技术将输入的图像分割成多个相似的区域，每个区域称为一个超像素。
超像素分割技术能够将图像中相似的像素点相连并合并成一个超像素，从而减少图像的复杂度，提高后续处理的效率。
2. 模糊处理接下来，SFFCM算法对每个超像素进行模糊处理，以减少图像中的噪声和细节，从而使图像更加平滑和清晰。
模糊处理可以采用高斯模糊、均值模糊等常见的模糊算法，也可以根据具体应用场景选择合适的模糊方法。
3. 聚类分析在模糊处理完成后，SFFCM算法利用聚类分析技术对模糊后的超像素进行分组，将相似的超像素归为同一类别，从而实现图像的聚类处理。
聚类分析可以采用K均值聚类、谱聚类等经典的聚类算法，也可以根据实际需求选择合适的聚类方法。
4. 参数优化SFFCM算法对聚类结果进行参数优化，以提高图像聚类的准确度和稳定性。
参数优化包括调整聚类算法的参数、优化超像素分割的参数等，旨在使SFFCM算法的性能达到最优。
二、应用案例1. 图像分割SFFCM算法可应用于图像分割中，通过超像素分割和聚类分析，将输入的图像分割成多个具有相似特征的区域，为图像分析和识别提供便利。
2. 图像增强SFFCM算法能够对图像进行模糊处理和聚类分析，使图像变得更加清晰和平滑，适用于图像增强和美化。
3. 图像检索通过SFFCM算法对图像进行聚类处理，可以将相似的图像归为同一类别，提高图像检索的准确度和效率。
4. 图像压缩SFFCM算法可以在图像压缩中起到优化图像质量的作用，通过模糊处理和聚类分析，降低图像的复杂度和信息量，从而实现更高效的图像压缩。
通过以上对SFFCM算法原理及应用案例的介绍，可以看出SFFCM算法在图像处理领域具有广泛的应用前景，能够为图像分割、图像增强、图像检索、图像压缩等方面提供有效的解决方案。
谱聚类算法及其在图像分割中的应用
谱聚类算法及其在图像分割中的应用谱聚类算法及其在图像分割中的应用1 引言在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分或者说某些区域感兴趣。
这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景），它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域。
为了辨识和分析目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。
图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
这里的特性可以是像素的灰度、颜色和纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
多年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点，它不但是从图像处理到图像分析的关键步骤[1]，而且是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题。
图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，只有在图像被分割后，图像的分析才成为可能。
图像分割在实际应用中已得到了广泛的应用，如图像编码、模式识别、位移估计、目标跟踪、大气图像、军用图像、遥感图像、生物医学图像分析等领域。
同时，图像分割也在计算机视觉和图像识别的各种应用系统中占有相当重要的地位，它是研制和开发计算机视觉系统、字符识别和目标自动获取等图像识别和理解系统首先要解决的问题。
概括地说只要需对图像目标进行提取测量等都离不开图像分割。
对分割算法的研究已经有几十年的历史，至今借助于各种理论已经提出了数以千计的分割算法[2]，而且这方面的研究仍然在积极进行。
尽管人们在图像分割方面做了许多工作，但至今仍无通用的分割算法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。
因此已经提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法。
实际上由于不同领域的图像千差万别，也不可能存在万能的通用算法。
现有的分割算法非常多，大体上可以分为以下几类：阈值化分割、基于边缘检测的、基于区域的、基于聚类的和基于一些特定理论工具的分割方法。
从图像的类型来分最常见的：有灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等等。
谱聚类算法讲解ppt课件
sij xi KNN ( x j ) and x j KNN ( xi )
10
Spectral Clustering 谱聚类
谱聚类基础一：图-邻接矩阵
（3）全连接法：
通过核函数定义边权重，常用的有多项式核函数，
高斯核函数和Sigmoid核函数。使用高斯核函数构建邻接
1 1
Rcut(G1 , G2 ) Cut (G1 , G2 )
n1 n2
n1、n 2划分到子图1和子图2的顶点个数
Rcut (G1 , G2 )
1 1
w
ij
n2
iG1 , jG2 n1
(n1 n2 ) 2
wij
量的相似矩阵S
邻接矩阵W。
6
Spectral Clustering 谱聚类
谱聚类基础一：图-邻接矩阵
构建邻接矩阵 W 主要有三种方法 ：
•
-近邻法
•
K近邻法
• 全连接法
7
Spectral Clustering 谱聚类
谱聚类基础一：图-邻接矩阵
（1） -近邻法：
设置一个距离阈值
，然后用欧式距离
2
27
Spectral Clustering 谱聚类
(2) Ratio Cut
令
qi
二分类：
n1
n2 n
n2
n1n
i G1
= 1
i G2
Rcut (G1 , G2 )
w q q
2
iG1 , jG2
基于聚类的分割算法
基于聚类的分割算法
基于聚类的分割算法是一种常用的图像分割方法，它通过将图像中的像素分成不同的类别，从而实现对图像的分割。
该算法的基本思想是将图像中的像素按照它们的相似度进行聚类，然后将同一类别的像素分为一组，从而实现对图像的分割。
在基于聚类的分割算法中，常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类和谱聚类等。
其中，K均值聚类是最常用的一种方法，它将图像中的像素分为K个类别，每个类别的中心点即为该类别的平均值。
该算法的优点是计算简单，但是需要预先确定聚类的数量K，且对于不同的初始值，可能会得到不同的聚类结果。
层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它将每个像素看作一个单独的类别，然后逐步合并相似的类别，直到所有像素都被合并为一个类别。
该算法的优点是不需要预先确定聚类的数量，但是计算复杂度较高，且对于不同的相似度度量方法，可能会得到不同的聚类结果。
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，它将图像中的像素看作图中的节点，然后通过计算节点之间的相似度，构建一个图。
接着，通过对图进行谱分解，得到图的特征向量，然后将特征向量作为输入，使用K均值聚类方法进行聚类。
该算法的优点是可以处理非线性可分的数据，但是计算复杂度较高，且对于不同的相似度度量方法，可能会得到不同的聚类结果。
总的来说，基于聚类的分割算法是一种常用的图像分割方法，它可以通过将图像中的像素分为不同的类别，实现对图像的分割。
不同的聚类方法具有不同的优缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的方法。
数字图像处理之图像分割PPT课件
第13页/共69页
直方图阈值法matlab实现
• 函数：im2bw，全局阈值函数 • BW=im2bw（I ,level); • BW=im2bw（I ,map ,level); • BW=im2bw（RGB ,level); • 分别将灰度图像、索引图像、彩色图像转化为二值图像， • level，为归一化阈值
型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多梯度算子roberts算子prewitt算子kirsch算子原始图像型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多laplacian算子曲面拟合法型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多梯度算子roberts算子prewitt算子sobel算子kirsch算子原始图像型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多laplacian算子marr算子曲面拟合法型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多a原图h结果c正值为白负值为黑d过零点例3
图像灰度直方图
暗 Z1
Zi
Zt Zj Zk 亮
背景
目标
双峰法选取阈值的缺点：会受到噪音的干扰，最小值不是预期的阈值， 而偏离期望的值。 改进办法：1）取两个峰值之间某个固定位置，如中间位置上。由于峰 值代表的是区域内外的典型值，一般情况下，比选谷底更可靠，可排除 噪音的干扰；2）加强对噪音的处理。对直方图进行平滑处理，如最小 二乘法等补点插值。
一个基于超像素的图像分割算法
一个基于超像素的图像分割算法作者：刘乘风徐刚来源：《电脑知识与技术》2017年第25期摘要：图像分割技术是计算机视觉领域的基础工作，目前的图像分割技术大多以像素为单位进行。
随着图像分辨率的提升，图像分割的成本越来越高，于是寻找降低图像分割成本的需求越来越迫切。
基于超像素的图像分割算法就是这样一种方法。
超像素其实就是将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素进行合并后的图像块。
采用超像素的图像分割算法后，可以消除像素间的冗余，大大降低后续图像处理任务的成本，加快图像识别的速度。
关键词：计算机视觉；图像分割；超像素； K-means聚类；归一化分割中图分类号：TP317 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）25-0165-02Abstract：Image segmenting is the basic technology in computer vision， and most image segmenting technology is Based on pixels in nowadays. With the promoting of image resolution， the cost of image segmenting is higher and higher， so the requirement of lower image segmenting method is more and more urgent. Image segmenting Based on superpixel is such method. In fact superpixel is an image block consisting of neighbor pixels， which has the similar texture，color，and brightness. By taking superpixel method， it will eliminate redundancy of pixels，and decrease the cost of following image processing， and accelerate image recognizing.Key words：computer vision； image segmenting； superpixel； K-means clustering；normalized cut1 概述图像特征反映了图像的基本特性，一般可分为全局特征、局部特征和空间关系特征。
数字图像处理-图像分割课件
xfi,jfi,jfi1,j yfi,jfi,jfi,j1
梯度算子 梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法。
图像函数 fx,y在点 x, y 的梯度幅值为
f 2 x
fy2
其方向为 arctgf y
f x
图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界, 但是梯度运算 比较复杂。
对于数字图像，可用一阶差分替代一阶微分：
非连续性分割: 首先检测局部不连续性，然后将它们 连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。 这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于 点相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求 得到更好的分割效果。
人眼图像示例
分类—连续性与处理策略 连续性: 不连续性: 边界 相似性: 区域 处理策略: 早期处理结果是否影响后面的处理 并行: 不 串行: 结果被其后的处理利用 四种方法 并行边界；串行边界；并行区域；串行区域
n
(1) Ri
i1
(2)对所有的 i和j, i j, 有Ri R j
(3)对i 1,2,..., n, 有P ( Ri ) true (4)对i j, 有P ( Ri R j ) false (5)对i 1,2,..., n, Ri 是连通的区域
分类—分割依据
相似性分割: 将相似灰度级的像素聚集在一起。形成 图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称 为基于区域相关的分割技术
高斯拉普拉斯（LOG）
高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian, LOG, 或 Mexican hat, 墨西哥草帽)滤波器使用了Gaussian 来进行噪声去除并使用 Laplacian来进行边缘检测
高斯拉普拉斯举例
图像分割技术完整PPT
12
其灰度均值 阈值运算得二值图像——g(x,y)
(3) 计算新的阈值Ti+1 内部像素灰度分布高度相关。
Ti
ini
L 1
ini
适用于背景和
, 的分析来确定它的值。
i0
i Ti
当处在不同的汇水盆地中的水将要汇合在1一起时T，i 修建大坝阻止水2汇合。L1
13
自动阈值
迭代法
基本思想：开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后
按某种策略不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则 为止。在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改 进策略，好的阈值的改进策略应该具备两个特征，一是能 够快速收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生阈值优于 上一次的阈值。
14
自动阈值
分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而
言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小 孔；
区域边界是明确的； 相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。
3
图像分割 特征
图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一: 不连 续性和相似性.
第1类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像,比如 图像的边缘.
第2类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相 似的区域.门限(阈值)处理、区域生长、区域分离和聚合都是 这类方法的实例。
4
7.3 门限处理(阈值分割)
特点： 直观性 易于实现 封闭而连通的边界（不交叠区域）
5
基本原理
以一定的图像模型为依托。最常用的图像模型是 假设图由具有单峰灰度分布的目标和背景组成。
的分析来确定它的值。
基于超像素分割的图像语义分割技术研究
基于超像素分割的图像语义分割技术研究随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，图像语义分割技术也得到了快速的发展。
图像语义分割是指将图像中的每个像素分配一个语义标签，从而将图像分割成不同的区域，这些区域具有相同的语义含义。
这种技术应用广泛，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像处理、智能交通等领域。
超像素分割是图像语义分割中的重要技术之一。
超像素是由一组相邻像素组成的小区域，这些像素具有相似的颜色、纹理或者空间位置。
超像素分割技术将图像分割成由超像素组成的小区域，降低了图像分割的计算量，提高了分割的准确率。
本文将介绍基于超像素分割的图像语义分割技术的研究进展，包括超像素分割算法、语义分割网络和实验结果。
1. 超像素分割算法超像素分割算法基于相似性准则划分图像像素，将相邻的像素划分为具有相似特征的超像素。
常用的超像素分割算法有基于聚类的方法、基于图论的方法、基于边缘的方法、以及基于漫水填充的方法等。
基于聚类方法的超像素分割算法包括k-means、均值漂移和谱聚类等。
这些算法都是将像素分组到相同类别中，形成超像素。
基于图论的超像素分割算法是通过构建图形模型来刻画图像中像素之间的相似性，再利用最小割最大流算法来分割图像。
例如，快速超像素分割算法（SLIC）是一种基于k-means算法的超级像素分割算法，它将像素空间划分成扇形块，并在每个块内执行k-means聚类算法。
基于边缘的超像素分割算法是通过边缘检测算法来构建超像素。
这种方法中，图像的边缘信息往往为区域分割提供了很好的线索。
基于漫水填充的超像素分割算法是利用图像中的灰度梯度或者其他特征信息来进行区域生长。
这种方法可以得到比较均匀的超像素。
2. 语义分割网络在超像素分割的基础上，可结合深度学习技术把分割问题转化为像素级分类问题，利用卷积神经网络（CNN）等模型来进行图像的语义分割。
语义分割网络可分为全卷积网络和编码-解码网络两种类型。
全卷积网络通过使用多层卷积和池化层构建深度卷积神经网络，来对像素进行分类。
数字图像处理第九章图像分割(共94张精选PPT)
导数的零交叉点。
分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的
边缘。
应该注意到,这些定义并不能保证在一幅图像中成功地找
到边缘。它们只是给了一个寻找边缘的形式体系。
边缘检测基本步骤
滤波：改善与噪声有关的边缘检测器的性能；一般滤波
器降噪导致了边缘的损失；增强边缘和降低噪声之间
转换为黑白二值图像，
0
f (x, y) T
g(x, y) =
255 f (x, y) T
以上原理用MATLAB实现很简单，其实是将图像中所有的灰
阶值与T相比较，大于T的返回1，小于T的返回0，我们得到一
个只有0和1的矩阵，将其显示为图像，就是一幅二值图像。
可以用函数im2bw来实现上述操作。
， 具有最大
的k即是最佳阈值.
用h(x,y)对图像f(x,y)的平滑可表示为：
一阶
二阶
边缘和导数
阶跃边缘、脉冲边缘、屋顶边缘的灰度剖面
线及其一阶、二阶导数。
边缘点的判定
判断一个点是否为边缘点的条件：该点的灰度变
化（一阶导数）必须比指定的门限大。
一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘
点就定义为一条边缘。
希望得到的特点)
(2)一条连接极值点的虚构直线将在边缘中点附近穿过，
该性质对于确定粗边线的中心非常有用。
图象
剖面
1．在ρ、θ的极值范围内对其分别进行m，n等分，设一个二维数组的下标与ρi、θj的取值对应；
边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的峰值．
tr=uint8(r.
(3) 边缘的“宽度”取决于斜坡的长度.
L 1