MATLAB|實現(xiàn)超像素分割~實現(xiàn)油畫效果~

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效果圖




原理介紹超像素分割的數(shù)學(xué)原理涉及到圖像的特征空間和相似性度量。常用的特征空間包括顏色空間、亮度空間、紋理空間等。相似性度量通常使用歐氏距離、顏色差異度、梯度信息等來衡量兩個像素之間的相似性。
算法的核心思想是在特征空間中對圖像像素進(jìn)行聚類，以確保每個超像素內(nèi)的像素具有相似的特征。這種聚類通常采用迭代的方法，通過最小化超像素內(nèi)部的方差和最大化超像素之間的差異來優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
1初始化：選擇初始超像素中心點。這些中心點可以是均勻分布在圖像上的固定間隔的點，也可以通過一些算法初始化。
2超像素分配：根據(jù)像素和中心點之間的相似性度量，將每個像素分配到最近的超像素中心點所在的超像素。
3更新中心點：對于每個超像素，計算其所有像素的平均值，并將其作為新的中心點。
4迭代：重復(fù)步驟2和步驟3，直到收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)為止。
5后處理：根據(jù)需要對超像素進(jìn)行后處理，如合并相鄰的超像素、調(diào)整邊界等。
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clc;clear;close all;img = imread('spring-7901015_1280.jpg');[L,N] = superpixels(img,3000);figureimgBW = boundarymask(L);imshow(imoverlay(img,imgBW,'w'),'InitialMagnification',67)opImg = zeros(size(img),'like',img);idx = label2idx(L);numRows = size(img,1);numCols = size(img,2);for labelVal = 1:N    rIdx = idx{labelVal};    gIdx = idx{labelVal}+numRows*numCols;    bIdx = idx{labelVal}+2*numRows*numCols;    opImg(rIdx) = mean(img(rIdx));    opImg(gIdx) = mean(img(gIdx));    opImg(bIdx) = mean(img(bIdx));end    figureimshow(opImg,'InitialMagnification',67)



黑白油畫
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clc;clear;close all;img = imread('spring-7901015_1280.jpg');[L,N] = superpixels(img,3000);imgBW = boundarymask(L);imshow(imoverlay(img,imgBW,'k'),'InitialMagnification',67)opImg = zeros(size(img, 1), size(img, 2));idx = label2idx(L);for labelVal = 1:N    grayIdx = idx{labelVal};    rgbRegion = ind2rgb(img(grayIdx), colormap);    grayRegion = rgb2gray(rgbRegion);    grayValue = mean(grayRegion, 'all');    opImg(grayIdx) = grayValue;endfigureimshow(opImg, 'InitialMagnification', 67)





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