3-D суперпиксельная сверхсегментация 3-D изображения
[
вычисляет суперпиксели изображения L
,NumLabels
]
= superpixels3(___,Name,Value
,...)A
использование Пар "имя-значение", чтобы управлять аспектами сегментации.
Алгоритм используется в superpixels3
модифицированная версия алгоритма Простой линейной итеративной кластеризации (SLIC), используемого superpixels
. На высоком уровне это создает кластерные центры и затем итеративно чередуется между присвоением пикселей к самому близкому кластерному центру и обновлением местоположений кластерных центров. superpixels3
использует метрику расстояния, чтобы определить самый близкий кластерный центр каждого пикселя. Эта метрика расстояния комбинирует расстояние интенсивности и пространственное расстояние.
Compactness
функции аргумент прибывает из математической формы метрики расстояния. Параметр компактности алгоритма является скалярным значением, которое управляет формой суперпикселей. Расстояние между i на два пикселя и j, где m является значением компактности:
Компактность имеет то же значение как в 2D superpixels
функция: Это определяет относительную важность расстояния интенсивности и пространственного расстояния в полной метрике расстояния. Нижнее значение заставляет суперпиксели придерживаться контуров лучше, делая их неправильной формы. Более высокое значение делает суперпиксели более регулярно формируемыми. Допустимой областью значений для компактности является (0 Inf)
, как в 2D функции. Типичной областью значений, как находили, посредством экспериментирования был [0.01 0.1]
. Динамический диапазон входных изображений нормирован в рамках алгоритма, чтобы быть от 0 до 1. Это включает сопоставимое значение значений компактности через изображения.
boundarymask
| imoverlay
| label2idx
| label2rgb
| superpixels