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  • 超像素图像分割是对图像进行分析和理解的关键步骤,在图像处理领域具有重要的研究和应用价值。本题目需要实现一种基于SLIC超像素图像分割的算法。首先利用SLIC对图像进行超像素分割处理,把原图像分割成大小相似、...
  • 超像素图像分割简述

    千次阅读 2016-05-25 20:20:31
    超像素图像分割简述 图像分割 超像素图像分割 什么是超像素 超像素生成算法分类 基于图论的方法核心思想 基于梯度下降的方法核心思想 超像素图像分割简述图像分割 从本质上来说,图像分割的任务寻找“相互匹配”的...

    超像素图像分割简述

    图像分割

    • 从本质上来说,图像分割的任务寻找“相互匹配”的像素组。从统计学的角度,图像分割是一个“聚类问题”

    超像素图像分割

    什么是超像素

    • 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。在2003年,Ren&Malik首先提出了超像素的概念。

    超像素生成算法分类

    • 分为两类,基于图论的方法,基于梯度下降的方法。

    基于图论的方法核心思想

    • 核心思想就是将图像看成是一幅带权无向图,图像中每一个像素对应图中的一个节点,像素之间的相邻关系对应图的边, 那么这个分割问题就转换为了利用不同的分割准则来对图中的节点进行划分,这样完成对图像的分割。

    基于梯度下降的方法核心思想

    • 由初始的粗聚类开始,通过梯度下降方法不断地更新聚类,直到收敛为止
      最后附一张超像素算法分类的图(图来自知乎)如下:
      title
    展开全文
  • 这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息,且一般不会破坏图像中物体的边界信息。 超像素是吧一幅像素级(pixel-level)的图,划分成区域级(district-level)的图,是对基本信息元素进行的抽象。 (a)...

    一、简介

    1 概念
    超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息,且一般不会破坏图像中物体的边界信息。
    超像素是吧一幅像素级(pixel-level)的图,划分成区域级(district-level)的图,是对基本信息元素进行的抽象。
    在这里插入图片描述
    (a)是原始图像,(b)是基于人类视角的分割图(groundtruth),(c)是超像素分割的图像,(d)是基于(c)进行分割的图像。
    超像素最大的功能之一是作为图像处理其他算法的预处理,在不牺牲太大精确度的情况下降维。
    超像素最直观的解释是把一些具有相似特性的像素“聚合”起来,形成一个更具有代表性的大“元素”。而这个新元素,将作为其他图像处理算法的基本单位。这样可以降低维度,剔除一些异常像素点。
    理论上,任何图像分割算法的过度分割(over-segmentation)即可生成超像素。
    图像分割中的超像素是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻相似构成的具有一定意义的不规则的像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图像特征,很大程度上降低了图像处理的复杂度,所以通常作为分割算法的预处理步骤。

    2 超像素判别条件
    (1)Undersegmentation Error
    在这里插入图片描述
    (2)如上图所示,白色是图像中的一个物体,红线是一个个超像素的轮廓,而粉红色的区域就是undersegmentation区域,这部分区域越大越不好。
    Boundary Recall
    在这里插入图片描述
    如上图所示,黑色虚线及实线是图像中物体的轮廓,红线是超像素的边界。一个好的超像素算法,应该覆盖图像中物体的轮廓。在给予一定缓冲(粉红色区域)的情况下,超像素边缘可以覆盖图像物体边缘(黑色实线)越多越好。
    (3)Compactness score
    衡量超像素是否“紧实”。
    在这里插入图片描述
    3 超像素初始化的方法
    种子像素初始化
    SLIC利用了简单的聚类(贪婪)算法,初始时,每一个聚类的中心被平均的分布在图像中,而超像素的个数,可以基本由这些中心点来决定。每一步迭代,种子像素合并周围的像素,形成超像素。
    在这里插入图片描述
    矩形区域初始化
    SEEDS的初始化是把图像平均分割成很多矩形,初始超像素即为这些矩形。每一步迭代,超像素的边缘不断变化,直到汇合。
    在这里插入图片描述

    4 超像素算法
    在这里插入图片描述
    5 SLIC算法
    SLIC(simple linear iterative clustering),即简单的线性迭代聚类。它是2010年提出的一种思想简单、实现方便的算法,将彩色图像转换为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量,然后对5维特征向量构造距离度量标准,对图像像素进行局部聚类的过程。SLIC算法能生成紧凑近似均匀的超像素,在运算速度,物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价,比较符合人们期望的分割效果。

    5.1 SLIC优点:

    生成的超像素如同细胞一般紧凑整齐,邻域特征比较容易表达。这样基于像素方法可以比较容易的改造为基于超像素的方法。
    不仅可以分割彩色图像,也可以兼容分割灰度图。
    需要设置的参数非常少,默认情况下只需要设置一个预分割的超像素的数量。
    相比其他的超像素的分割方法,SLIC在运行速度、生成超像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。

    5.2 算法步骤:

    初始化种子点(聚类中心):按照设定的超像素的个数,在图像内均匀的分配种子点。假设图像总共有N个像素点,预分割为K个相同尺寸的超像素,那么每个超像素的大小为N/K,则相邻种子点的距离(步长)近似为S=sqrt(N/K)。
    在种子点的n*n领域内重新选择种子点(一般取n=3):计算该领域内所有像素点的梯度值,将种子点移到该领域内梯度最小的地方。避免种子点落在梯度较大的轮廓边界上,以免影响后续聚类效果。
    在每个种子点周围的领域内为每个像素点分配类别标签(即属于哪个聚类中心):SLIC的搜索范围是2S2S,期望的超像素尺寸为SS,这样可以加速算法收敛。
    距离度量:包括颜色距离和空间距离。对每个搜索到的像素点,分别计算它和该种子点的距离。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    二、源代码

    % 能够确定超像素位置的核心程序是  EnforceLabelConnectivity
    % 11-123页码 
    clc
    clear
    close all;
    tic
    img = imread('bee.jpg');
    imshow(img)
    title('original')
    %设定超像素个数
    K = 500;
    %设定超像素紧凑系数
    m_compactness = 100;
    
    %%
    img = DeSample(img,2);
    img_size = size(img);
    %转换到LAB色彩空间
    cform = makecform('srgb2lab');       %rgb空间转换成lab空间 matlab自带的用法,Create color transformation structure
    img_Lab = applycform(img, cform);    %rgb转换成lab空间
    figure;
    imshow(img_Lab)
    title('img_lab')
    
    %%
    %得到超像素的LABXY种子点信息     
    img_sz = img_size(1)*img_size(2);
    superpixel_sz = img_sz/K;  % 每个超像素的像素点数
    STEP = uint32(sqrt(superpixel_sz)); % 开方的边长
    xstrips = uint32(img_size(2)/STEP);  % x方向 的超像素个数
    ystrips = uint32(img_size(1)/STEP);  % y方向 的超像素个数
    xstrips_adderr = double(img_size(2))/double(xstrips);  
    ystrips_adderr = double(img_size(1))/double(ystrips);
    numseeds = xstrips*ystrips;   % 实际的超像素个数
    %种子点xy信息初始值为晶格中心亚像素坐标
    %种子点Lab颜色信息为对应点最接近像素点的颜色通道值
    kseedsx = zeros(numseeds, 1);
    kseedsy = zeros(numseeds, 1);
    kseedsl = zeros(numseeds, 1);
    kseedsa = zeros(numseeds, 1);
    kseedsb = zeros(numseeds, 1);
    
    n = 1;
    for y = 1: ystrips   % 第y个超像素
        for x = 1: xstrips   % 第 x 个超像素
            kseedsx(n, 1) = (double(x)-0.5)*xstrips_adderr; % 第x个种子点中心坐标,非准确描述
            kseedsy(n, 1) = (double(y)-0.5)*ystrips_adderr; % 第y个种子点中心坐标,非准确描述
            % 种子点中心对应LAB图上位置的 三通道值
            kseedsl(n, 1) = img_Lab(fix(kseedsy(n, 1)), fix(kseedsx(n, 1)), 1);  % fix 417.1296417
            kseedsa(n, 1) = img_Lab(fix(kseedsy(n, 1)), fix(kseedsx(n, 1)), 2); 
            kseedsb(n, 1) = img_Lab(fix(kseedsy(n, 1)), fix(kseedsx(n, 1)), 3);
            n = n+1;
        end
    end
    
    n = 1;
    %根据种子点计算超像素分区
    klabels = PerformSuperpixelSLIC(img_Lab, kseedsl, kseedsa, kseedsb, kseedsx, kseedsy, STEP, m_compactness);
    %合并小的分区
    [supmtrx,supmtry,nlabels] = EnforceLabelC(img_Lab, klabels, K);
    % 这里的supmtrx,supmtry的每列分别是对应标签区域的全部x坐标和y坐标
    function klabels = PerformSuperpixelSLIC(img_Lab, kseedsl, kseedsa, kseedsb, kseedsx, kseedsy, STEP, compactness)
    
    [m_height, m_width, m_channel] = size(img_Lab);
    [numseeds xxxxx]= size(kseedsl);
    img_Lab = double(img_Lab);
    %像素标签格式为(x, y) (,)
    klabels = zeros(m_height, m_width);
    %聚类尺寸
    clustersize = zeros(numseeds,1);
    inv = zeros(numseeds,1);
    sigmal = zeros(numseeds,1);
    sigmaa = zeros(numseeds,1);
    sigmab = zeros(numseeds,1);
    sigmax = zeros(numseeds,1);
    sigmay = zeros(numseeds,1);
    invwt = 1/( (double(STEP)/double(compactness)) *(double(STEP)/double(compactness)) );
    %invwt = double(compactness)/double(STEP);
    distvec = 100000*ones(m_height, m_width);
    numk = numseeds;
    for itr = 1: 10   %迭代次数
        sigmal = zeros(numseeds, 1);
        sigmaa = zeros(numseeds, 1);
        sigmab = zeros(numseeds, 1);
        sigmax = zeros(numseeds, 1);
        sigmay = zeros(numseeds, 1);
        clustersize = zeros(numseeds, 1);
        inv = zeros(numseeds, 1);
        distvec = double(100000*ones(m_height, m_width));
        %根据当前种子点信息计算每一个像素的归属
        for n = 1: numk
            y1 = max(1, kseedsy(n, 1)-STEP);
            y2 = min(m_height, kseedsy(n, 1)+STEP);
            x1 = max(1, kseedsx(n, 1)-STEP);
            x2 = min(m_width, kseedsx(n, 1)+STEP);
            %按像素计算距离
            for y = y1: y2
                for x = x1: x2
                    %dist_lab = abs(img_Lab(y, x, 1)-kseedsl(n))+abs(img_Lab(y, x, 2)-kseedsa(n))+abs(img_Lab(y, x, 3)-kseedsb(n));
                    % lab图 点到种子点 定义距离差,判断相似度
                    dist_lab = (img_Lab(y, x, 1)-kseedsl(n, 1))^2+(img_Lab(y, x, 2)-kseedsa(n, 1))^2+(img_Lab(y, x, 3)-kseedsb(n, 1))^2;
                    % 改成平方啊 !!!  @@@  !!!  @@@   !!!
                    dist_xy = (double(y)-kseedsy(n, 1))*(double(y)-kseedsy(n, 1)) + (double(x)-kseedsx(n, 1))*(double(x)-kseedsx(n, 1));
                    %dist_xy = abs(y-kseedsy(n)) + abs(x-kseedsx(n));
                    
                    %距离 = lab色彩空间距离 + 空间距离权重×空间距离
                    dist = dist_lab + dist_xy*invwt;
                    %在周围最多四个种子点中找到最相似的 标记后存入klabels
                    %m = (y-1)*m_width+x;
                    if (dist<distvec(y, x))
                        distvec(y, x) = dist;  % 不断变小
                        klabels(y, x) = n;  % n是标签,也就是值像素属于哪个种子点
                    end
                end
            end
        end
        %完成一遍分类后,重新计算种子点位置 使其向梯度最小地方移动
        ind = 1;
        for r = 1: m_height
            for c = 1: m_width
                sigmal(klabels(r, c),1) = sigmal(klabels(r, c),1)+img_Lab(r, c, 1);  % 像素块内所有的通道值相加
                sigmaa(klabels(r, c),1) = sigmaa(klabels(r, c),1)+img_Lab(r, c, 2);
                sigmab(klabels(r, c),1) = sigmab(klabels(r, c),1)+img_Lab(r, c, 3);
                sigmax(klabels(r, c),1) = sigmax(klabels(r, c),1)+c;    % 像素块内所有的横坐标相加
                sigmay(klabels(r, c),1) = sigmay(klabels(r, c),1)+r;     % 像素块内所有的纵坐标相加
                clustersize(klabels(r, c),1) = clustersize(klabels(r, c),1)+1;   % 像素块内所有个数相加
            end
        end
        for m = 1: numseeds  % 第m个种子点
            if (clustersize(m, 1)<=0)
                clustersize(m, 1) = 1;
            end
            inv(m, 1) = 1/clustersize(m, 1);
        end
        function [supmtrx,supmtry,nlabels] = EnforceLabelC(img_Lab, labels, K)
    
    dx = [-1, 0, 1, 0];  %四邻域
    dy = [0, -1, 0, 1];
    [m_height, m_width, m_channel] = size(img_Lab);
    [M, N] = size(labels);
    numlabel = max(max(labels));
    SUPSZ = (m_height*m_width)/K;   %标准区域面积
    nlabels = (-1)*ones(M, N);
    
    label = 1;
    adjlabel = 1;
    xvec = zeros(m_height*m_width, 1);
    yvec = zeros(m_height*m_width, 1);
    supmtrx = zeros(2*floor(SUPSZ), numlabel);
    supmtry = zeros(2*floor(SUPSZ), numlabel);
    m = 1;
    n = 1;
    
    for j = 1: m_height
        for k = 1: m_width
            %逐点寻找未标记的区域 小于0 才执行
            if (0>nlabels(m, n))
                %从第一个未标记的(m,n)起,确定一个新区域,用label标记该区域的起点,用蝶形前进
                nlabels(m, n) = label;
                %开始一个新的分割 记录起点坐标
                xvec(1, 1) = k;
                yvec(1, 1) = j;
                supmtrx(1, label) = k;
                supmtry(1, label) = j;
                %如果起点与某个已知区域相连 用adjlabel记录该区域编号 如果当前区域过小则与相邻区域合并
                for i = 1: 4
                    x = xvec(1, 1)+dx(1, i);
                    y = yvec(1, 1)+dy(1, i);
                    if (x>0 && x<=m_width && y>0 && y<=m_height)
                        if (nlabels(y, x)>0)
                            adjlabel = nlabels(y, x);  % 一般是左临或上邻的标签
                        end
                    end
                end
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    四、备注

    完整代码或者代写添加QQ 912100926

    展开全文
  • SLIC超像素图像分割

    热门讨论 2013-03-20 17:08:54
    一种超像素计算方法(SLIC)的实现。原项目主页参见ivrgwww.epfl.ch/supplementary_material/RK_SLICSuperpixels/index.html。此处为了方便实验,添加了批处理功能,选择输入输出文件夹即可。
  • 数字图像处理之超像素图像分割

    千次阅读 2018-03-13 23:34:04
    算法实现是我的毕设,在补充了一下基础知识后,今天开始进行算法的编码,参考网上相关文章,太多了,不列了相关基础知识主要如下:冈萨雷斯的数字图像处理中的图像分割周志华的机器学习中的聚类python相关:skimage...

    算法实现是我的毕设,在补充了一下基础知识后,今天开始进行算法的编码,参考网上相关文章,太多了,不列了

    相关基础知识主要如下:

    1. 冈萨雷斯的数字图像处理中的图像分割
    2. 周志华的机器学习中的聚类
    3. python相关:skimage、jupyter(IDE)[科学计算库不列了~]
    4. 相关论文:谷歌上有,就是SLIC的,我已经打算毕设直接致敬人家~~

    实现思路:

    1. 均匀播撒K个种子到图像的lab ndarray中(lab包含明度)
    2. 调整种子位子到梯度较小的周围像素处
    3. 初始化数组,确定像素的中心点及其距离
    4. 对种子周围2s内像素计算五维距离,此距离为欧式距离,更新中心点和距离
    5. update种子位子
    6. 重复4,5直到稳定

    未完成编码如下:

    K = 30
    rgb = io.imread("D:\zhang.jpg")
    image_data = color.rgb2lab(rgb)
    image_height = image_data.shape[0]
    image_width = image_data.shape[1]
    N = image_height*image_width
    S = int(math.sqrt(N/K))
    
    clusters = []
    label = {}
    dis = np.full((image_height,image_width), np.inf)
    
    init_clusters##初始化种子
    move_clusters##将种子移到梯度较低的位置,排除噪声干扰
    ##for ck in clusters:
    ##    for i in 2s compute Di:
    ##        if Di < label[i]:
    ##            label[i]=ck
    ##update clusters
    ##save lab2rbg
                

    未完成点:

    1. 自己先实现完
    2. 整理代码格式
    3. 收敛速度
    4. 欧式距离的维度权重竟然都一样
    展开全文
  • 为了解决超像素图像分割的过分割问题,提出了一种基于超像素区域颜色直方图相似性和统计特性的合并判断准则,用来合并超像素图像分割的区域。该合并准则将超像素分割结果作为区域合并的基本单元,利用基本单元的颜色...
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    1. 什么是超像素?

    在单个或多个通道中,图像表示为像素网格。我们采用这些M x N像素网格,然后对其应用算法,例如面部检测和识别,模板匹配,甚至将深度学习直接应用于原始像素强度。

    像素网格并不是图像的自然表示。事实上,单个像素并不具有语义含义,将像素分组为像素网格只是图像的伪影,这是捕获和创建数字图像过程的一部分。

    当在像素网格上执行像素局部分组时,我们就会得到超像素(Superpixel)。 超像素比简单的像素网格具有更多的感知和语义含义。

    2. 为什么超像素在计算机视觉方面有重要的作用?

    像素网格到超像素的映射 将具有以下理想的特性:

    • 计算效率:超像素使我们能够将图像本身的复杂性从数十万个像素减少到仅数百个超像素。这些超像素中的每一个都将包含某种感知性的,理想情况下是语义性的值。

    • 感知意义:相比检查几乎没有感知意义的像素网格中的单个像素,属于一个超像素组的像素具有某种共性,例如相似的颜色或纹理分布。

    • 过度分割:大多数超像素算法都会过度分割图像。在找到图像中大多数重要边界的同时,产生了一些微不足道的边界。但恰恰证明超像素分割并未损失细节。从像素网格到超像素映射的像素损失很少(或没有)。

    • 超像素上的图形:更具有“代表性有效”。相比在50,000 x 50,000像素的网格上构造一个图形,其中每个像素代表图形中的一个节点,将超像素应用于像素网格空间,用剩下200个(任意)超像素,构建图形实际上更为有效。

    3. 简单线性迭代聚类(SLIC)

    简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clusters SLIC),执行SLTC 超像素分割,可以用超像素段覆盖原始图像;

    segments = slic(image, n_segments = numSegments, sigma = 5)

    • 仅有一个必需参数:
    • image:待执行SLTC超像素分割的图像,必须
    • n_segments: 定义我们要生成多少个超像素段的参数,默认100,可选
    • sigma:在分割之前应用的平滑高斯核,默认5,可选

    4. 效果图

    分割100、200、300块的效果图如下:
    在这里插入图片描述
    分割 50块效果图:

    在这里插入图片描述
    分割 100块效果图~~
    在这里插入图片描述

    5. 源码

    #  USAGE
    #  python superpixel.py --image cactus.jpg
    
    import argparse
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    from skimage import io
    from skimage.segmentation import mark_boundaries  # 导入mark_boundaries 以绘制实际的超像素分割
    # 导入必要的包
    from skimage.segmentation import slic  # 导入包以使用SLIC superpixel segmentation
    from skimage.util import img_as_float
    
    # 构建命令行参数及解析
    # --image 输入图片的路径
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")
    args = vars(ap.parse_args())
    
    # 加载图像
    # 将图像从无符号的8位int转换为具有[0,1]范围的浮点数据
    image = img_as_float(io.imread(args["image"]))
    
    # 遍历超像素段的数量 研究3种尺寸不断增加的段,100、200、300
    for numSegments in (30, 50, 100):
        # 执行SLTC 超像素分割,该功能仅获取原始图像并覆盖我们的超像素段。
        # 仅有一个必需参数:
        # image:待执行SLTC超像素分割的图像
        # n_segments: 定义我们要生成多少个超像素段的参数,默认100
        # sigma:在分割之前应用的平滑高斯核
        segments = slic(image, n_segments=numSegments, sigma=5)
    
        # 绘制SLTC 的分割结果
        fig = plt.figure("Superpixels -- %d segments" % (numSegments))
        ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
        ax.imshow(mark_boundaries(image, segments))
        plt.axis("off")
    
    # 展示图像
    plt.show()
    

    参考

    https://www.pyimagesearch.com/2014/07/28/a-slic-superpixel-tutorial-using-python/

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  • 图像处理之超像素分割

    千次阅读 2020-08-02 23:21:24
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空空如也

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超像素图像分割