基于MATLAB的高效SLIC超像素分割算法实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB版本的SLIC超像素分割算法实现，能够将输入图像智能分割为特征相似的超像素区域，保持图像边界完整性。采用优化策略提升计算效率。

详 情 说 明

基于MATLAB的SLIC超像素分割算法实现与优化

项目介绍

本项目实现了一个完整的SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）超像素分割算法的MATLAB版本。该系统能够将输入图像智能分割成多个具有相似视觉特征的超像素块，在保持图像重要边界完整性的同时，显著减少后续图像处理的计算复杂度。项目不仅实现了标准的SLIC算法，还加入了多项优化和改进，使其更适合实际应用场景。

功能特性

• 多格式图像支持：自动处理RGB彩色图像和灰度图像，支持JPEG、PNG、BMP等常见格式
• 参数灵活配置：可自定义超像素数量K值、紧凑度因子m、最大迭代次数等关键参数
• 直观可视化：提供分割结果的可视化展示，支持边界标记和效果对比
• 量化评估体系：内置边界召回率、欠分割错误率等专业评估指标计算
• 对比分析功能：提供与传统像素级分割方法的性能对比分析

使用方法

基本使用

% 最简单用法：使用默认参数分割图像 labels = main('image.jpg');

% 自定义参数分割 labels = main('image.jpg', 'K', 500, 'm', 15, 'max_iter', 20);

参数说明

• K：超像素数量，默认300
• m：紧凑度因子，控制颜色相似性与空间邻近性的权重平衡，默认10
• max_iter：最大迭代次数，默认10
• show_process：是否显示分割过程，默认false
• save_results：是否保存中间结果，默认false

输出结果

运行后将生成：

• 分割标签矩阵（与输入图像同尺寸）
• 边界叠加可视化图像
• 分割统计报告（数量、尺寸、紧凑度等）
• 性能评估数据（边界召回率、欠分割错误率）
• 对比分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持彩色图像处理的显示设备

文件说明

主程序文件整合了完整的超像素分割流程，包含图像读取与预处理、五维特征空间构建、改进型K-means聚类优化、迭代收敛控制、边界提取与可视化、分割质量评估等多个核心模块。该文件提供了统一的参数接口，能够根据用户配置自动选择处理路径，并生成完整的分析报告和可视化结果。