mean shift one of image processing famous segmentation

资 源 简 介

mean shift one of image processing famous segmentation

详 情 说 明

MeanShift算法是图像处理领域中著名的无参数聚类分割技术，其核心思想通过迭代寻找数据密度峰值实现像素归类。该算法在Matlab中的实现主要包含三个关键阶段：

特征空间构建阶段 将图像像素从RGB空间转换到包含颜色和位置信息的五维特征空间（R,G,B,x,y），这增强了空间连续性约束，避免单纯颜色聚类导致的过分割问题。

核密度估计阶段 对每个特征点使用径向对称核函数（通常选Epanechnikov核）计算邻域内样本点的加权均值，通过带宽参数控制搜索范围，较大的带宽会产生更平滑的分割效果。

模式搜索阶段 通过迭代执行均值漂移向量计算，使特征点逐步向密度梯度方向移动直至收敛，最终合并收敛到同一峰值的所有点作为同一聚类。

Matlab实现时需特别注意对带宽参数的调优：空间带宽影响区域连续性，颜色带宽决定颜色敏感度。该算法虽计算量较大，但在处理渐变色彩和纹理复杂的图像时展现出优势，如医学图像分析和遥感影像处理场景。