基于SLIC超像素算法的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现CVPR 2013论文中的SLIC超像素算法，支持高效图像分割与区域分析，适用于计算机视觉和图像处理研究。

详 情 说 明

基于SLIC超像素算法的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了CVPR 2013论文《SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods》中的核心算法，采用SLIC（简单线性迭代聚类）方法对图像进行超像素分割。该算法能够将图像分割成紧凑且均匀的超像素区域，为图像处理、计算机视觉任务提供有效的预处理基础。

功能特性

• 核心算法实现：完整复现SLIC超像素聚类算法
• 灵活参数配置：支持自定义超像素数量和紧凑度系数
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 可视化输出：生成带有超像素边界标记的分割结果图
• 量化评估：提供边界召回率、可达分割精度等质量评估指标
• 高效处理：结合K-means优化策略，实现快速图像区域聚类

使用方法

1. 准备输入：准备待分割的图像文件
2. 参数设置：

- 超像素数量（默认值：500） - 紧凑度系数（默认值：10，调节空间距离与颜色相似度的平衡）

1. 执行分割：运行程序进行超像素聚类计算
2. 获取结果：

- 可视化分割图像（RGB格式，标注超像素边界） - 标签矩阵（整数矩阵，记录每个像素所属超像素编号） - 质量评估报告（包含多项分割质量指标）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的图像分割流程，包括图像读取与预处理、超像素聚类计算、结果可视化生成以及分割质量评估四大核心模块。具体实现了CIELAB色彩空间转换、像素特征提取、基于距离测度的聚类优化、边界检测与绘制功能，并能够输出多维度的量化评估指标。