MATLAB|實(shí)現(xiàn)超像素分割~實(shí)現(xiàn)油畫(huà)效果~

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原理介紹超像素分割的數(shù)學(xué)原理涉及到圖像的特征空間和相似性度量。常用的特征空間包括顏色空間、亮度空間、紋理空間等。相似性度量通常使用歐氏距離、顏色差異度、梯度信息等來(lái)衡量?jī)蓚�(gè)像素之間的相似性。
算法的核心思想是在特征空間中對(duì)圖像像素進(jìn)行聚類，以確保每個(gè)超像素內(nèi)的像素具有相似的特征。這種聚類通常采用迭代的方法，通過(guò)最小化超像素內(nèi)部的方差和最大化超像素之間的差異來(lái)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
1初始化：選擇初始超像素中心點(diǎn)。這些中心點(diǎn)可以是均勻分布在圖像上的固定間隔的點(diǎn)，也可以通過(guò)一些算法初始化。
2超像素分配：根據(jù)像素和中心點(diǎn)之間的相似性度量，將每個(gè)像素分配到最近的超像素中心點(diǎn)所在的超像素。
3更新中心點(diǎn)：對(duì)于每個(gè)超像素，計(jì)算其所有像素的平均值，并將其作為新的中心點(diǎn)。
4迭代：重復(fù)步驟2和步驟3，直到收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)為止。
5后處理：根據(jù)需要對(duì)超像素進(jìn)行后處理，如合并相鄰的超像素、調(diào)整邊界等。
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