SLIC超像素块代码

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SLIC超像素块代码

详 情 说 明

SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）是一种高效且广泛使用的超像素生成算法，它将图像分割为紧凑且均匀的区域。超像素本质上是一组具有相似特征的像素集合，常用于简化后续图像处理任务。

在Matlab中实现SLIC算法时，用户可以通过参数k指定期望的超像素块数量，该值直接影响分割的精细程度。算法的核心思想是对图像的五维特征空间（Lab颜色空间+xy坐标）进行局部K-means聚类。其实现流程可分为以下关键步骤：

初始化种子点：在图像平面均匀分布k个初始聚类中心，并根据梯度调整位置以避免落在边缘上。 局部聚类：对每个像素，仅计算其周围2S×2S区域（S=√(N/k)）内的聚类中心距离，大幅降低计算量。 距离度量：结合颜色距离和空间距离的加权度量，平衡超像素的紧凑性和颜色一致性。 迭代优化：重复分配像素到最近聚类中心并更新中心位置，直至收敛。

该算法优势在于线性复杂度（O(N)）和可调节的紧凑度参数。实际应用中，较大的k值会产生更多精细的超像素，适用于细节分析；较小的k值则生成更粗粒度的分割结果。