SLIC算法
苯环上羟基 去除方法
苯环上羟基去除方法苯环上羟基去除方法是一种常见的有机合成技术，在有机化学领域具有广泛的应用。
本文将介绍几种常见的苯环上羟基去除方法，并详细阐述每种方法的步骤、优势和适用范围。
通过学习这些方法，读者将能够对苯环上羟基去除技术有进一步的了解和应用。
一、酸催化：酸催化是一种常见的苯环上羟基去除方法之一。
该方法利用酸催化剂将苯环上的羟基质子化，生成相应的酚质子并反应生成水。
酸催化剂可以是无机酸如硫酸、氢氯酸等，也可以是有机酸如三氯乙酸等。
下面以苯酚为例说明酸催化去羟基方法的步骤：步骤一：将苯酚溶解在有机溶剂中（如甲醇、乙醇），生成反应物溶液。
步骤二：加入适量的酸催化剂到反应物溶液中。
步骤三：在适当的温度下进行反应，常用的反应温度为室温至加热温度。
步骤四：反应结束后，将产物通过适当方法（如冷却结晶、溶剂萃取等）分离和提取。
酸催化去羟基方法的优势在于反应条件温和、反应时间短、操作简单，适用于大多数含羟基的有机化合物。
二、还原反应：还原反应是一种常见的苯环上羟基去除方法之一。
该方法利用还原剂将苯环上的羟基还原成相应的氢原子，并反应生成水。
常用的还原剂包括金属钠、锂铝氢化物等。
下面以苯酚为例说明还原反应的步骤：步骤一：将苯酚溶解在有机溶剂中（如乙醇、二甲基甲酰胺），生成反应物溶液。
步骤二：加入适量的还原剂到反应物溶液中。
步骤三：在适当的温度下进行反应，常用的反应温度为室温至加热温度。
步骤四：反应结束后，将产物通过适当方法（如冷却结晶、溶剂萃取等）分离和提取。
还原反应去羟基方法的优势在于选择性好、反应条件温和，适用于对选择性要求较高的去羟基反应。
三、氧化反应：氧化反应是一种常见的苯环上羟基去除方法之一。
该方法利用氧化剂将苯环上的羟基氧化成相应的羰基，生成酮或醛。
常用的氧化剂包括高锰酸钾、过氧化氢等。
下面以酚为例说明氧化反应的步骤：步骤一：将酚溶解在有机溶剂中（如苯、二甲基甲酰胺），生成反应物溶液。
步骤二：加入适量的氧化剂到反应物溶液中。
图像超像素（superpixels）分割算法——简单线性迭代聚类（SLIC）
图像超像素（superpixels）分割算法——简单线性迭代聚类（SLIC）原理 SILC（simple linear iterative clustering）是⼀种图像分割算法。
默认情况下，该算法的唯⼀参数是k，约等于超像素尺⼨的期望数量。
对于CIELAB彩⾊空间的图像，在相隔S像素上采样得到初始聚类中⼼。
为了产⽣⼤致相同尺⼨的超像素，格点的距离是S=√N/k。
中⼼需要被移到3x3领域内的最低梯度处，这样做是为了避免超像素中⼼在边缘和噪声点上。
接下来为每⼀个像素i设置最近的聚类中⼼，该聚类中⼼的搜索区域要覆盖该像素的位置。
这是本算法加速的关键，因为通过限制搜索区域的⼤⼩减⼩了距离计算的数量，并且相对于传统的k-means聚类算法有显著的速度优势，因为后者的每个像素都必须和所有的聚类中⼼进⾏⽐较。
⼀个超像素的预期空间范围是约为SxS的区域，这⾥对于相似像素的搜索是在超像素中⼼的2Sx2S区域完成。
⼀旦每个像素被关联到最近的聚类中⼼后，就通过求聚类中⼼所有像素的均值来执⾏聚类中⼼的更新。
使⽤L2范数计算前⼀个聚类中⼼和当前聚类中⼼的残差。
assignment和update步骤被重复迭代直到误差收敛，但是我们发现对于⼤多数图像10次迭代就够了。
算法步骤1）通过在常规⽹格步长S处采样像素来初始化聚类中⼼2）在3x3的领域内移动聚类中⼼到最低的梯度位置3）为每⼀个像素i设置标签l(i)4）为每⼀个像素设置距离d(i)=∞5）对于每⼀个聚类中⼼遍历2Sx2S区域内的每⼀个像素点，计算距离决定是否更新像素的标签和距离6）更新聚类中⼼7）重复步骤5）6）直到收敛Processing math: 100%。
SLIC算法范文
SLIC算法范文SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法是一种常用的超像素分割算法，用于将图像分割成具有相似属性的区域。
SLIC算法简单、高效，可以应用于各种计算机视觉和图像处理任务中。
本文将详细介绍SLIC算法的原理、步骤和应用。
一、SLIC算法原理SLIC算法的原理基于K-means聚类算法，其目标是将图像划分为尽可能均匀的超像素，即每个超像素内的像素具有相似的颜色和纹理特征。
SLIC算法的输入是一幅RGB彩色图像和所需的超像素数量，输出是一组超像素区域。
1.初始化：根据所需的超像素数量，确定每个超像素的大小。
通过均匀地放置一组初始种子点来初始化每个超像素的中心。
2.聚类：对于每个种子点，计算其周围一定范围内的像素与该种子点的相似度。
相似度可以根据像素之间的颜色差异、位置差异、纹理差异等来度量。
3.更新超像素中心：根据每个超像素内所有像素的位置和颜色信息，重新计算超像素的中心点。
4.重复步骤2和步骤3，直到达到迭代的停止条件。
停止条件可以是达到最大迭代次数或者超像素的中心点的变化量小于一个阈值。
5.合并边界：根据超像素的边界信息，将相邻的超像素进行合并，使得超像素区域更加连续。
二、SLIC算法优势1.超像素形状紧凑：通过限制超像素的均匀分布和大小，SLIC算法能够生成具有较紧凑形状的超像素区域。
2.保持边界信息：SLIC算法使用了像素之间的空间距离和颜色相似度来计算超像素中心，从而可以保持图像中的边界信息。
3. 快速计算：SLIC算法通过将图像转换为Lab颜色空间，从而减少了颜色相似度计算的复杂度，大大提高了算法的计算速度。
4.参数灵活：SLIC算法的参数设置灵活，可以根据实际需求来调整超像素的大小和数量。
三、SLIC算法应用1.图像分割：SLIC算法可以将图像划分为具有相似属性的区域，便于后续的目标检测、图像分析等任务。
2.物体识别：SLIC算法可以提取出具有显著性的超像素区域，用于物体的识别和跟踪。
基于SLIC和区域生长的目标分割算法
图像分割是图像理解的重要组成部分，是计算机视觉的基石，也是图像分析、图像识别等方法的首要步骤，图像分割结果的好坏会对图像的后续处理过程产生决定性的影响，在计算机视觉的产生和发展过程中，图像分割是图像工作者碰到的最困难的问题之一。
图像分割即是根据图像的灰度、纹理、形状等特征将图像划分成互不相交的若干区域，同时保证区域内部在分割特征上保持各向同性，区域与区域之间在分割特征上保持各向异性。
在实际应用中即为在待分割图像中提取出人们关心的区域，为图像处理中的其他方法打下基础。
在图像分割的发展历史中，阈值分割、区域生长、边缘检测是人们常用的三大类传统分割方法。
近年来，随着机器学习的兴起，图像分割也呈现出了百花齐放的景象，基于机器学习的聚类分割、基于深度学习的神经网基于SLIC和区域生长的目标分割算法韩纪普，段先华，常振江苏科技大学计算机学院，江苏镇江212000摘要：传统区域生长算法的分割结果依赖于种子点的选取，且图像自身的噪声以及灰度值不均匀等问题易在分割目标过程中形成分割空洞，针对以上问题提出了基于超像素的改进区域生长算法。
采用拉普拉斯锐化，增强待分割目标边界，之后根据像素灰度相似的特征采用SLIC（简单线性迭代聚类算法）超像素分割将原始图像分割成若干不规则区域，建立不规则区域间的无向加权图，选取种子区域，根据无向加权图以分割好的不规则区域为单位进行区域生长，最后在分割目标边缘处以像素为单位做区域生长，细化边界。
对比于传统区域生长算法，改进后的算法在分割结果上受种子点选取影响较小，且能有效地解决分割空洞等问题。
对比于聚类分割，Otsu（最大类间方差）阈值分割法等典型算法，该算法在分割精度上具有明显优势。
关键词：拉普拉斯锐化；简单线性迭代聚类算法（SLIC）；区域生长；目标分割文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0254Target Segmentation Algorithm Based on SLIC and Region GrowingHAN Jipu,DUAN Xianhua,CHANG ZhenSchool of Computer Science,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang,Jiangsu212000,China Abstract：The segmentation result of the traditional region growing algorithm depends on the selection of the seed point.The noise of the image and the uneven grayscale value are easy to form the segmentation cavity in the process of segmen-tation.Aiming at the above problems,an improved region growing algorithm based on superpixel is proposed.Frist of all, the Laplacian sharpening is used to enhance the boundary of the target to be segmented.According to the features of gray similarity,the SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）superpixel segmentation method is used to segment the original image into several irregular regions.Then an undirected weighted graph based on irregular regions will be established.A region is selected as a seed,the region is grown in units of the segmented irregular regions according to the undirected weighting map.To clarify the edge area,the region growing algorithm in pixels runs at the edge of the segmentation target pared with the traditional region growing algorithm,the improved algorithm is less affected by the seed point selection in the segmentation result,and the improved algorithm can effectively solve the problem of segmentation holes. Compared with clustering segmentation,Otsu threshold segmentation method,the proposed algorithm has obvious advan-tages in segmentation accuracy.Key words：Laplacian;Simple Linear Iterative Clustering（SLIC）;regionl growing;target segmentation基金项目：国家自然科学基金（61772244）；江苏省研究生创新计划项目（KYCX18_2331）。
SLIC算法
SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）。
SLIC的思想是将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量（Lab模式也是由三个通道组成，第一个通道是明度，即“L”。
a通道的颜色是从红色到深绿；b通道则是从蓝色到黄色。
），然后对5维特征向量构造度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。
该算法速度较快，能生成紧凑、近似均匀的超像素。
1 、SLIC超像素分割的步骤[java] view plain copyfunction [sp_img,disp_img] = DemoSLICSuperpixel (img,K,M)% img: original rgb image% K: number of superpixel 超像素的个数% M: compactness of superpixel 紧凑性tic;[X,Y,L,A,B,Lab_img,STEP] = GetLABXYSeeds(img,K); %初始化种子点并提取种子的XYLab 特征EdgeMap = DetectLabEdges(Lab_img); %为了避免边缘位置的干扰，还要考虑边缘剩余[X,Y,L,A,B] = PeturbSeeds (EdgeMap,Lab_img,X,Y,L,A,B); %产生新的XYLab种子labels = PerformSLICSuperpixel(X,Y,L,A,B,Lab_img,STEP,M); %<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">根据元素与种子点的相似度关系进行聚类，并添加标签</span>sp_img = EnforceLabelConnectivity(labels,K); %合并较小的聚类disp_img = DrawContour(img,sp_img); %超像素边界2 、初始化种子点并提取XYLab特征输入m*n的图像，将图像分成k'个超像素。
SILC超像素分割算法详解（附Python代码）
SILC超像素分割算法详解（附Python代码）SILC算法详解⼀、原理介绍SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法⽤来⽣成超像素（superpixel）算法步骤：已知⼀副图像⼤⼩M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间，LAB颜⾊空间表现的颜⾊更全⾯假如预定义参数K，K为预⽣成的超像素数量，即预计将M*N⼤⼩的图像(像素数⽬即为M*N)分隔为K个超像素块，每个超像素块范围⼤⼩包含[（M*N）/K]个像素假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话，那么每个超像素块的长和宽均可定义为S，S=sqrt(M*N/K)遍历操作，将每个像素块的中⼼点的坐标(x,y)及其lab的值保存起来，加⼊到事先定义好的集合中每个像素块的中⼼点默认是(S/2,S/2)进⾏获取的，有可能落在噪⾳点或者像素边缘（所谓像素边缘，即指像素突变处，⽐如从⿊⾊过渡到⽩⾊的交界处），这⾥，利⽤差分⽅式进⾏梯度计算，调整中⼼点：算法中，使⽤中⼼点的8领域像素点，计算获得最⼩梯度值的像素点，并将其作为新的中⼼点，差分计算梯度的公式：Gradient(x,y)=dx(i,j) + dy(i,j);dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);遍历现中⼼点的8领域像素点，将其中计算得到最⼩Gradient值的像素点作为新的中⼼点调整完中⼼点后即需要进⾏像素点的聚类操作通过聚类的⽅式迭代计算新的聚类中⼼；⾸先，需要借助K-means聚类算法，将像素点进⾏归类，通过变换的欧⽒聚距离公式进⾏，公式如下（同时参考像素值和坐标值提取相似度）：通过两个参数m和S来协调两种距离的⽐例分配。
参数S即是上⾯第③步计算得出的每个像素块的长度值，⽽参数M为LAB空间的距离可能最⼤值，其可取的范围建议为[1,40]为了节省时间，只遍历每个超像素块中⼼点周边的2S*2S区域内的像素点，计算该区域内每个像素点距离哪⼀个超像素块的中⼼点最近，并将其划分到其中；完成⼀次迭代后，重新计算每个超像素块的中⼼点坐标，并重新进⾏迭⼆、代码实现1import math2from skimage import io, color3import numpy as np45class Cluster(object):67 cluster_index = 189def__init__(self, row, col, l=0, a=0, b=0):10 self.update(row, col, l, a, b)11 self.pixels = []12 self.no = self.cluster_index13 Cluster.cluster_index += 11415def update(self, row, col, l, a, b):16 self.row = row17 self.col = col18 self.l = l19 self.a = a20 self.b = b212223class SLICProcessor(object):24 @staticmethod25def open_image(path):26 rgb = io.imread(path)27 lab_arr = color.rgb2lab(rgb)28return lab_arr2930 @staticmethod31def save_lab_image(path, lab_arr):32 rgb_arr = b2rgb(lab_arr)33 io.imsave(path, rgb_arr)3435def make_cluster(self, row, col):36 row=int(row)37 col=int(col)38return Cluster(row, col,39 self.data[row][col][0],40 self.data[row][col][1],41 self.data[row][col][2])4243def__init__(self, filename, K, M):44 self.K = K45 self.M = M4647 self.data = self.open_image(filename)48 self.rows = self.data.shape[0]49 self.cols = self.data.shape[1]50 self.N = self.rows * self.cols51 self.S = int(math.sqrt(self.N / self.K))5253 self.clusters = []54 bel = {}55 self.dis = np.full((self.rows, self.cols), np.inf)5657def init_clusters(self):58 row = self.S / 259 col = self.S / 260while row < self.rows:61while col < self.cols:62 self.clusters.append(self.make_cluster(row, col))63 col+= self.S64 col = self.S / 265 row += self.S6667def get_gradient(self, row, col):68if col + 1 >= self.cols:69 col = self.cols - 270if row + 1 >= self.rows:71 row = self.rows - 27273 gradient = (self.data[row + 1][col][0] +self.data[row][col+1][0]-2*self.data[row][col][0])+ \74 (self.data[row + 1][col][1] +self.data[row][col+1][1]-2*self.data[row][col][1]) + \75 (self.data[row + 1][col][2] +self.data[row][col+1][2]-2*self.data[row][col][2])7677return gradient7879def move_clusters(self):80for cluster in self.clusters:81 cluster_gradient = self.get_gradient(cluster.row, cluster.col)82for dh in range(-1, 2):83for dw in range(-1, 2):84 _row = cluster.row + dh85 _col = cluster.col + dw86 new_gradient = self.get_gradient(_row, _col)87if new_gradient < cluster_gradient:88 cluster.update(_row, _col, self.data[_row][_col][0], self.data[_row][_col][1], self.data[_row][_col][2])89 cluster_gradient = new_gradient9091def assignment(self):92for cluster in self.clusters:93for h in range(cluster.row - 2 * self.S, cluster.row + 2 * self.S):94if h < 0 or h >= self.rows: continue95for w in range(cluster.col - 2 * self.S, cluster.col + 2 * self.S):96if w < 0 or w >= self.cols: continue97 L, A, B = self.data[h][w]98 Dc = math.sqrt(99 math.pow(L - cluster.l, 2) +100 math.pow(A - cluster.a, 2) +101 math.pow(B - cluster.b, 2))102 Ds = math.sqrt(103 math.pow(h - cluster.row, 2) +104 math.pow(w - cluster.col, 2))105 D = math.sqrt(math.pow(Dc / self.M, 2) + math.pow(Ds / self.S, 2))106if D < self.dis[h][w]:107if (h, w) not in bel:108 bel[(h, w)] = cluster109 cluster.pixels.append((h, w))110else:111 bel[(h, w)].pixels.remove((h, w))112 bel[(h, w)] = cluster113 cluster.pixels.append((h, w))114 self.dis[h][w] = D115116def update_cluster(self):117for cluster in self.clusters:118 sum_h = sum_w = number = 0119for p in cluster.pixels:120 sum_h += p[0]121 sum_w += p[1]122 number += 1123 _h =int( sum_h / number)124 _w =int( sum_w / number)125 cluster.update(_h, _w, self.data[_h][_w][0], self.data[_h][_w][1], self.data[_h][_w][2])126127def save_current_image(self, name):128 image_arr = np.copy(self.data)129for cluster in self.clusters:130for p in cluster.pixels:131 image_arr[p[0]][p[1]][0] = cluster.l132 image_arr[p[0]][p[1]][1] = cluster.a133 image_arr[p[0]][p[1]][2] = cluster.b134 image_arr[cluster.row][cluster.col][0] = 0135 image_arr[cluster.row][cluster.col][1] = 0136 image_arr[cluster.row][cluster.col][2] = 0137 self.save_lab_image(name, image_arr)138139def iterates(self):140 self.init_clusters()141 self.move_clusters()142#考虑到效率和效果，折中选择迭代10次143for i in range(10):144 self.assignment()145 self.update_cluster()146 self.save_current_image("output.jpg")147148149if__name__ == '__main__':150 p = SLICProcessor('beauty.jpg', 200, 40)151 p.iterates()三、运⾏效果截图（原图）（效果图）代码参考了https:///laixintao/slic-python-implementation，且做了改进作为⼀枚技术⼩⽩，写这篇笔记的时候参考了很多博客论⽂，在这⾥表⽰感谢，转载请注明出处......。
基于SLIC和主动学习的高光谱遥感图像分类方法
基于SLIC和主动学习的高光谱遥感图像分类方法赵鹏飞;周绍光;裔阳;胡屹群【摘要】在主动学习的基础上,提出一种基于SLIC的高光谱遥感图像主动分类方法.首先提取图像纹理特征并与光谱特征融合,使用PCA对新数据进行降维,取前三个主成分构成假彩色图像,然后使用SLIC处理该图像获得超像素;接着随机抽取定量超像素作为初始训练样本,样本光谱信息为超像素样本中所有像素点的光谱信息均值,样本标签为超像素中出现次数最多的类别;然后通过主动学习得到SVM分类器;最后使用分类器对超像素分类得到其类别,并将超像素类别赋予其包含的像素点,从而达到高光谱遥感图像分类的目的.实验表明:该方法明显降低了主动学习过程的时间消耗,有效地提高了分类效果,其OA,AA和Kappa值显著优于未使用SLIC的主动学习方法.%A new classification method of hyperspectral remote sensing image based on SLIC and active learning is pro-posed. First, it extracts image texture and merges with spectral feature, gets new data, uses PCA to reduce dimension of new feature data, generates false color image by the top three principal components, then uses SLIC to obtain superpixels;second, randomly selecting superpixels to create initial training samples, spectral information mean value of all pixels in superpixels as spectral information of samples, samples'label is the largest category of number of pixels. Then, it uses ac-tive learning to obtain SVM classifier;final, it classifies superpixels by classifier, class of each superpixel has been given to pixels in corresponding superpixel, so as to achieve the purpose of hyperspectral remote sensing image classification. Experimental results show that this method can evidently reduce the timeof active learning, improve the classification re-sults, and its OA, AA and Kappa value are significantly better than the active learning methods without SLIC.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)003【总页数】6页(P183-187,225)【关键词】主动学习;超像素;主成分分析(PCA);简单线性迭代聚类(SLIC);支持向量机(SVM)分类器【作者】赵鹏飞;周绍光;裔阳;胡屹群【作者单位】河海大学地球科学与工程学院,南京 211100;河海大学地球科学与工程学院,南京 211100;河海大学地球科学与工程学院,南京 211100;河海大学地球科学与工程学院,南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TP751.1ZHAO Pengfei,ZHOU Shaoguang,YI Yang,et al.Computer Engineering andApplications,2017,53（3）：183-187.高光谱遥感图像含有几十或者几百个波段，每个波段都记录着丰富的地物反射能量信息。
儿科用药的计算方法
儿科用药的计算方法儿科用药是指针对儿童临床需求，根据年龄、体重、病情等因素，合理计算给药剂量的过程。
由于儿童的生理特点与成人存在差异，精确计算儿科用药剂量十分重要，以确保药物达到预期疗效并保障患儿的安全性。
本文将详细介绍儿科用药的计算方法，帮助医务工作者更好地应对儿科用药挑战。
一、根据年龄划分药物剂量1. 婴幼儿期（0-1岁）：婴儿期的用药剂量主要根据体重来计算。
常用的公式包括体重（kg）× 给药剂量（mg/kg）= 婴幼儿剂量（mg）或体重（kg）× 给药剂量（mg/kg）× 体表面积修正系数= 婴幼儿剂量（mg）。
另外，有些药物的剂量会根据婴儿的实际出生天数进行调整，如早产儿及新生儿等。
2. 幼儿期（1-3岁）：幼儿时期的用药剂量一般是根据体重进行计算的。
可以使用与婴幼儿相同的公式来计算幼儿的给药剂量，即体重（kg）×给药剂量（mg/kg）=幼儿剂量（mg）。
此外，根据儿童年龄和发育情况，不同药物可能具有不同的用药评估方法。
3. 学龄前儿童（3-6岁）：在学龄前儿童时期，用药剂量仍是根据体重计算。
常用的计算公式为体重（kg）× 给药剂量（mg/kg）= 学龄前儿童剂量（mg）。
4. 学龄儿童（6-12岁）：学龄儿童的用药剂量可以根据体重或体表面积来计算。
计算公式包括体重（kg）× 给药剂量（mg/kg）= 学龄儿童剂量（mg）或体表面积（m²）× 给药剂量（mg/m²）= 学龄儿童剂量（mg）。
在特殊情况下，还需根据儿童的生理和药物代谢特征来调整剂量。
5. 青少年期（12-18岁）：青少年期的用药剂量可以采用成人剂量，具体剂量还需考虑患者的生理特点、年龄和发育情况等。
二、根据体表面积调整药物剂量1. 什么是体表面积（BSA）？体表面积是指一个人体的外表面积，根据身高和体重可以计算得出。
计算BSA的公式有多种，其中常用的有Du Bois' 和Haycock'公式。
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• 求点群中心的算法 • 1）Minkowski Distance公式——λ可以随意取值，可以是负数， 也可以是正数，或是无穷大。
• 2）Euclidean Distance公式——也就是第一个公式λ=2的情况 • 3）CityBlock Distance公式——也就是第一个公式λ=1的情况
• 这三个公式的求中心点有一些不一样的地方，我们看下图（对 于第一个λ在0-1之间）。
• • • • 4. 距离度量： 颜色距离和空间距离 dc代表颜色距离 ds代表空间距离
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
%迭代聚类处理 t1=clock; move=99999; for c=1:die %进行迭代die次 if move<10 break; end move=0; c1=zeros(ct); ct_x=zeros(ct); ct_y=zeros(ct); ct_l=zeros(ct); ct_a=zeros(ct); ct_b=zeros(ct); for i=1:ct for u=center(i,4)-s:center(i,4)+s if(u>=1)&&(u<=x(1)) for v=center(i,5)-s:center(i,5)+s if(v>=1)&&(v<=x(2)) dc=((lab_he(u,v,1)-center(i,1))^2+(lab_he(u,v,2)-center(i,2))^2+(lab_he(u,v,3)-center(i,3))^2)^0.5; ds=((u-center(i,4))^2+(v-center(i,5))^2)^0.5; d=((dc)^2+(ds*m/s)^2)^0.5;%计算距离 if d<dist(u,v) dist(u,v)=d; belong(u,v)=i; move=move+1; end end end end end end
SLIC算法：
• • • • • 2. 在种子点的3*3邻域内重新选择种子点： 计算该邻域内所有像素点的梯度值 将种子点移到该邻域内梯度最小的地方 避免种子点落在噪声点上 3. 在每个种子点周围的邻域内为每个像素 点分配类标签： • SLIC的搜索范围限制为2S*2S • 加速算法收敛
SLIC算法：
SLIC算法：
• 1. 初始化种子点（聚类中心）：按照设定 的超像素个数，在图像内均匀的分配种子 点。 • 图片总共有 N 个像素点 • 预分割为 K 个相同尺寸的超像素 • 每个超像素的大小为N/ K
• 相邻种子点的距离（步长）近似为 S=sqrt(N/K)
• %初始中心节点center • for i=1:r • for j=1:w • if (i<r) • x1=(i-1)*s+fix(s/2); • else • x1=(i-1)*s+fix(rem(x(1),s)/2); • end • if (j<w) • y1=(j-1)*s+fix(s/2); • else • y1=(j-1)*s+fix(rem(x(2),s)/2); • end • z=lab_he(x1,y1,:); • center((i-1)*w+j,:)=[z(:,:,1) z(:,:,2) z(:,:,3) x1 y1];%初始中心节 点center • end • end
SLIC算法：
• 5、移动聚类中心： • 即迭代优化
• 理论上上述步骤不断迭代直到误差收敛 （可以理解为每个像素点聚类中心不再发 生变化为止），实践发现10次迭代对绝大 部分图片都可以得到较理想效果，所以一 般迭代次数取10。 • 6. 增强连通性：
• 不连续的超像素、尺寸过小超像素重新分 配给邻近的超像素
• Lab色彩模型是由亮度（L）和有关色彩的a, b三个要 素组成。L表示亮度（Luminosity），L的值域由0（黑 色）到100（白色）
• SLIC(简单线性迭代聚类)是一种通过利用像素 的颜色相似度和图像片面空间对像素进行聚类， 从而有效的生成紧凑的几乎统一化的超像素的 分割方法。SLIC分割方法使用简单，只需给定 需要得到的超像素的数量即可，且运行速度快， 只需要线性的运行时间和存储空间。SLIC分割 方法生成的超像素具有较好的紧凑性和边界贴 合度，超像素大小一致且形状均匀。 • 我们的方法(SLIC)是在五维空间labxy中来实现 的，其中lab为CIELAB色彩空间中的像素颜色矢 量，被认为是小颜色距离感知统一，xy是像素 点的位置。在CIELAB空间中两种颜色的最大可 能距离受到限制，在xy平面上空间距离取决于 图像大小。
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clc clear %读取图像，预处理 he=imread('1.jpg');%读取图像 cform=makecform('srgb2lab');%图像由RGB转为lab lab_he=applycform(he,cform);% lab_he=double(lab_he);%设置初值 color=[255,255,255]; thre=0.02;%最终生成分割图像梯度阈值 m=40;%权值 k=1;%划分为300个簇 die=20;%kmeans迭代die次 x=size(he);s=(x(1)*x(2)/k)^0.5;s=ceil(s);%初始分割网格间距s r=ceil(x(1)/s);%网格行数r w=ceil(x(2)/s);%网格列数w ct=r*w; belong=ones(x(1),x(2)); center=zeros(ct,5); %初始每个像素点的距离 dist=9999*ones(x(1),x(2));
• K-Means++算法：
• K-Means主要有两个最重大的缺陷——都和初始值有关： • K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的。很多时候， 事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。 （ISODATA算法通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数 目 K） • K-Means算法需要用初始随机种子点来搞，不同的随机种子点会有 得到完全不同的结果。（K-Means++算法可以用来解决这个问题， 其可以有效地选择初始点） • 我在这里重点说一下K-Means++算法步骤： • 先从我们的数据库随机挑个随机点当“种子点”。 • 对于每个点，我们都计算其和最近的一个“种子点”的距离D(x)并 保存在一个数组里，然后把这些距离加起来得到Sum(D(x))。 • 然后，再取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子 点”。这个算法的实现是，先取一个能落在Sum(D(x))中的随机值 Random，然后用Random -= D(x)，直到其<=0，此时的点就是下一 个“种子点”。 • 重复第（2）和第（3）步直到所有的K个种子点都被选出来。 • 进行K-Means算法。
if belong(i,j+1)~=belong(i,j) hehe(i,j,1)=color(1); hehe(i,j,2)=color(2); hehe(i,j,3)=color(3); b=1; end elseif ((i+1)<=x(1))&&((j-1)>=1) if belong(i+1,j-1)~=belong(i,j) hehe(i,j,1)=color(1); hehe(i,j,2)=color(2); hehe(i,j,3)=color(3); b=1; end if belong(i+1,j)~=belong(i,j) hehe(i,j,1)=color(1); hehe(i,j,2)=color(2); hehe(i,j,3)=color(3); b=1; end elseif ((i+1)<=x(1))&&((j+1)<=x(2)) if belong(i+1,j+1)~=belong(i,j) hehe(i,j,1)=color(1); hehe(i,j,2)=color(2); hehe(i,j,3)=color(3); b=1; end
图像分割算法
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图像分割是指把图像分解成各具特性的区域 并提取出感兴趣目标的技术和过程， 它是计算机 视觉领域的一个重要而且基本的问题， 分割结果 的好坏将直接影响到视觉系统的性能。
• 图像分割的要求：
• a．高分辨率、速度高：图像处理技术发展的最终目 标是要实现图像的实时处理， • 这在移动目标的生成、识别和跟踪上有着重要意义； • b．立体化：立体化包括的信息量最为丰富和完整， 未来采用数字全息技术将有助 • 于达到这个目的； • c．智能化:其目的是实现图像的智能生成、处理、识 别和理解。
超像素及其优势：
• 所谓的“超像素”，就是指许多相似的像素点组合在一 起，作为一个整体来处理，这个整体就称之为超像素。像素并 不是人类视觉的着重点，因为人类获得图像是从许多的像素点 的组合的一个区域而来的，单一的某个像素点并不具有什么意 义，只有在组合在一起对人类而言才有意义。
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SLIC（简单线性、迭代聚类）算法在由CIELAB色彩空 间中的L，a,b值和x,y坐标像素所构成的五维空间中执行一 个局部的像素点聚合。一种新的距离度量能够实现超像素 形状的紧凑、有规则，并能够无缝隙的包含灰度及彩色图 像。SLIC实现起来比较简单,容易在实践中应用——唯一的 参数指定所需超像素点的数量。
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%去坏点 for i=1:ct bw=zeros(x(1),x(2)); for k=1:x(1) for g=1:x(2) if belong(k,g)==i bw(k,g)=1; end end end [L, num] = bwlabel(bw, 4);%查找连通的点 for k=1:num [rr, cc] = find(L==k); c1=size(rr); if c1(1)>0&&c1(1)<100 for g=1:c1(1) if rr(1)-1>=1 belong(rr(g),cc(g))=belong(rr(1)-1,cc(1)); elseif cc(1)-1>=1 belong(rr(g),cc(g))=belong(rr(1),cc(1)-1); elseif cc(1)+1<=x(2) belong(rr(g),cc(g))=belong(rr(1),cc(1)+1); elseif rr(1)+1<=x(1) belong(rr(g),cc(g))=belong(rr(1)+1,cc(1)); end