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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

  均值漂移算法是一种通用的聚类算法,它的基本原理是:对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛。

  可以利用均值偏移算法的这个特性,实现彩色图像分割,Opencv中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering。这个函数严格来说并不是图像的分割,而是图像在色彩层面的平滑滤波,它可以中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的颜色区域,所以在Opencv中它的后缀是滤波“Filter”,而不是分割“segment”。先列一下这个函数,再说一下它“分割”彩色图像的实现过程。

  算法实施过程为:原点是选定的初始迭代点,将蓝色圆(其半径记为h)内所有向量相加,相加的结果如黄色向量所示,其终点指向上图所示的红色点,则下一次迭代以该红色点为圆心,h为半径画圆,然后求这个圆内以圆心为起点所有向量的和。

  如此迭代下去,圆的中心点为收敛于一个固定的点,也就是概率密度最大的地方。所以 均值漂移算法本质上是一种基于梯度的优化算法。

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