Mean-shift超像素分割

超像素概念：超像素是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的图像块。是通过图像分割获取的小区域，但是超像素中往往存在过分割。

现有的超像素分割方法：

l 基于图论的超像素分割方法：

1. Normalized cuts算法--该算法的特点是产生的超像素较为规则，但其边缘贴合度较差，计算速度较慢，尤其不适用于大尺寸图像分割。

l 基于梯度上升的超像素分割方法：

1. watershed算法--分水岭算法计算速度快，但过分割现象严重，且超像素边缘贴合度和紧密度较低。

2. SLIC(simple linear iterative clustering)算法—处理速度快，超像素大小均匀，紧密的好，但是如果为了后续的超像素聚合效果并不好。

3. mean-shift算法--抗噪性好，边缘贴合度好，生成的超像素极不规则。

超像素的应用：

1）有利于图像局部特征的提取和图像结构信息的表达;

2）利于降低处理对象规模和后续处理的计算复杂度。

Mean-shift适用于处理什么样的图像？

这个应该从mean-shift的原理来理解：对灰度图像如下图来说，可以看做是分布在（X,Y,DN（灰度））三维空间的数据点。假如我们以这些数据点中的一点为球心做一个单位体积的球，并求球中数据的概率密度最大值，球心从最初的一点变为概率密度最大值。如此反复，直到球心位置不再变化，这一点又叫模态点。如此，所有能移动到同一个模态点的数据点聚集成一个对象。

由此可知均值漂移的过程中需要有概率密度的变化，而对下图来说我们希望的是将不同的纹理分成不同的区域，但是对最左边的斑点的纹理来说，灰度值只有255和0，没有概率密度的梯度存在。所以当我们把三维球的空间半径设置过小时根本不能将这一区域分为一个区域，即使半径设置很大效果也不好如右图所示。

所以说，mean-shift方法更适用于自然图像，也就是说在灰度上有梯度变化的图像。

Mean-shift滤波后的处理：

l 用mean-shift方法进行平滑，把收敛到同一点的起始点归为一类,然后把这一类的标号赋给这些起始点,这其实也是一种聚类方法。

l 滤波之后的图像可能出现一些未被平滑掉的小区域、或者多连通区域等，逐点寻找未标记的区域，若这个区域太小与相邻的区域合并。

l 画出边界。

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