均值漂移实现图像分割

资 源 简 介

均值漂移实现图像分割

详 情 说 明

均值漂移是一种用于图像分割的强大非参数技术，它能在特征空间中自动识别数据密集区域。该方法不依赖于预设的聚类数量，而是通过迭代寻找数据点的密度峰值来形成分割区域。

核心原理 均值漂移将图像像素映射到多维特征空间（如颜色+空间坐标的5D空间）。算法通过定义窗口半径，计算窗口内数据点的均值向量，并将窗口中心向该均值方向漂移。重复这一过程直至收敛，最终将停留在同一峰值的点归为同簇。

实现优势 自适应聚类：自动发现数据模态，无需指定簇数量 空间-颜色融合：通过调节空间/颜色分量权重控制分割粒度 噪声鲁棒性：密度估计特性可有效过滤孤立噪声点

应用扩展 医学影像：肿瘤区域识别 遥感图像：地表特征分类 实时视频：运动对象提取（需优化计算效率）

实际应用中需注意带宽参数选择，过大会导致欠分割，过小则可能过分割。通常通过交叉验证或经验值确定最佳参数。