SLIC+DBSCAN实现超像素分割

资 源 简 介

SLIC+DBSCAN实现超像素分割

详 情 说 明

超像素分割是一种将图像划分为多个相似区域的预处理技术，能够有效减少后续处理的复杂度。SLIC（简单线性迭代聚类）是当前最流行的超像素分割方法之一，它基于k-means算法改进而来，在颜色和空间位置两个维度进行聚类。

SLIC方法的核心思想是将图像像素转换到CIELAB颜色空间和XY坐标组成的5维特征空间中，通过k-means聚类算法将这些特征点聚集成若干超像素。相比标准k-means，SLIC做了两个重要优化：一是将搜索范围限制在超像素大小的邻域内，大幅降低了计算量；二是初始化时均匀分布聚类中心，避免随机初始化带来的不稳定结果。

DBSCAN（基于密度的空间聚类）是一种基于密度的聚类算法，可以自动发现任意形状的簇。将DBSCAN应用于SLIC生成的超像素结果，能够进一步合并相似区域，改善分割效果。这种方法特别适合处理具有复杂纹理和边界的图像区域。

在MATLAB实现中，主要步骤包括：1)将图像转换到LAB颜色空间；2)初始化聚类中心并执行SLIC迭代；3)对生成的超像素应用DBSCAN进行二次聚类；4)可视化分割结果并评估效果。这种方法既保留了SLIC的计算效率，又通过DBSCAN增强了分割质量。