mean shift进行图像分割

资 源 简 介

mean shift进行图像分割

详 情 说 明

Mean Shift 是一种基于密度的非参数聚类算法，常用于图像分割任务。其核心思想是通过不断迭代计算数据点的均值漂移向量，将数据点移动到密度更高的区域，最终收敛到局部密度最大值。

在图像分割中，Mean Shift 算法将每个像素点视为特征空间中的一个样本，通常结合颜色和空间信息（如坐标）来构建特征向量。对于灰度图像，可以使用灰度值和坐标；对于彩色图像，则可以使用 RGB 或 Lab 色彩空间的值及坐标。

Mean Shift 图像分割的优势在于： 无需预先设定聚类数目，自动适应数据分布。 对噪声和光照变化具有一定的鲁棒性。 适用于灰度或彩色图像，且分割效果稳定。

MATLAB 提供高效的实现方式，可通过调整带宽参数（如空间带宽和颜色带宽）控制分割的粒度。较大的带宽会产生较少的区域，而较小的带宽则可能生成更细致的分割结果。

Mean Shift 分割适用于医学影像、遥感图像等多种场景，能够较好地保留边缘信息并减少过分割现象。