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图像处理高手请进请问什么是均值漂移图像分割技术

发布时间:2019-07-10 01:55 来源:未知 编辑:admin

  上网搜了一下,还没发现把mean shift原理说的很清楚的文章,我就来写一段了:

  Mean shift主要用在图像平滑和图像分割(那个跟踪我现在还不清楚),先介绍一下平滑的原理:

  输入是一个5维的空间,2维的(x,y)地理坐标,3维的(L,u,v)的颜色空间坐标,当然你原理也可以改写成rgb色彩空间或者是纹理特征空间.

  先介绍一下核函数,有uniform的,也有高斯的核函数,不管是哪个的,其基本思想如下:简单的平滑算法用一个模板平均一下,对所有的像素,利用周围的像素平均一下就完事了,

  这个mean shift的是基于概率密度分布来的,而且是一种无参的取样.有参的取样就是假设所有的样本服从一个有参数的概率分布函数,比如说泊松分布,正态分布等等,高中生都知道概率公式里面是有参数的,在说一下特征空间是一个5维的空间,距离用欧几里德空间就可以了,至少代码里就是这样实现的,而本文的无参取样是这样的:在特征空间里有3维的窗口(想象一下2维空间的窗口),对于一个特征空间的点,对应一个5维的向量,可以计算该点的一个密度函数,如果是有参的直接带入该点的坐标就可以求出概率密度了,基于窗函数的思想就是考虑它邻近窗口里的点对它的贡献,它假设密度会往密集一点的地方转移,算出移动之后的一个5维坐标,该坐标并会稳定,迭代了几次之后,稳定的地方是modes.这样每一个像素点都对应一个这么一个modes,用该点的后3维的值就是平滑的结果了,当然在算每个点的时候,有些地方可能重复计算了,有兴趣的化你可以参考一下源代码,确实是可以优化的.总结一下mean shift的平滑原理就是在特征空间中向密度更高的地方shift(转移).

  第2步利用平滑结果建立区域邻接矩阵或者区域邻接链表,就是在特征空间比较近的二间在2维的图像平面也比较接近的像素算成一个区域,这样就对应一个区域的邻接链表,记录每个像素点的label值.当然代码中有一个传递凸胞的计算,合并2个表面张力很接近的相邻区域,这个我还没想怎么明白,希望比较清楚的朋友讲一讲.最后还有一个合并面积较小的区域的操作,一个区域不是对应一个modes值嘛,在待合并的较小的那个区域中,寻找所有的邻接区域,找到距离最小的那个区域,合并到那个区域就ok了.

  简单理解:首先说一下均值漂移滤波,均值漂移滤波即将设定好的区域内图片像素通过不断迭代找到密度分布中心(联系K均值聚类),然后将该片区域内的像素值设置为聚类中心的值。而,均值漂移图像分割即是在上一步的基础上将不同的聚类区域像素“涂上不同的颜色”以实现图片分割。当然里面还有很多细节,比如均值漂移中核函数,色彩空间窗半径,像素窗口区域大小半径设置等之类的。

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