superpixels3
3-D сверхэгментацию 3-D изображения
Описание
[ вычисляет суперпиксели изображения L,NumLabels]
= superpixels3(___,Name,Value)A использование пар "имя-значение" для управления аспектами сегментации.
Примеры
Вычисление 3-D суперпикселие Входы объемной интенсивности изображения
Загрузите 3-D данные МРТ, удалите любые синглтонные размерности и преобразуйте данные в изображение интенсивности полутонового цвета.
load mri;
D = squeeze(D);
A = ind2gray(D,map);
Вычислите 3-D суперпиксели. Сформируйте выходное изображение, где каждый пиксель установлен в средний цвет своей соответствующей области суперпикселя.
[L,N] = superpixels3(A,34);
Постепенно показывать все xy-плоскости с контурами суперпикселей.
imSize = size(A);
Создайте стек изображений RGB, чтобы отобразить контуры в цвете.
imPlusBoundaries = zeros(imSize(1),imSize(2),3,imSize(3),'uint8'); for plane = 1:imSize(3) BW = boundarymask(L(:, :, plane)); % Create an RGB representation of this plane with boundary shown % in cyan. imPlusBoundaries(:, :, :, plane) = imoverlay(A(:, :, plane), BW, 'cyan'); end implay(imPlusBoundaries,5)
Установите цвет каждого пикселя в выходном изображении равным средней интенсивности области суперпикселя. Показать среднее изображение рядом с оригиналом. Если вы запускаете этот код, то можете использовать implay чтобы просмотреть каждый срез данных МРТ.
pixelIdxList = label2idx(L); meanA = zeros(size(A),'like',D); for superpixel = 1:N memberPixelIdx = pixelIdxList{superpixel}; meanA(memberPixelIdx) = mean(A(memberPixelIdx)); end implay([A meanA],5);
Входные параметры
Выходные аргументы
Алгоритмы
Алгоритм, используемый в superpixels3 является измененной версией алгоритма простой линейной итерационной кластеризации (SLIC), используемого superpixels. На высоком уровне он создает центры кластеров и затем итерационно заменяет назначение пикселей ближайшему центру кластеров и обновление местоположений центров кластеров. superpixels3 использует метрику расстояния, чтобы определить ближайший центр кластера для каждого пикселя. Эта метрика расстояния объединяет расстояние интенсивности и пространственное расстояние.
Функции Compactness аргумент происходит из математической формы метрики расстояния. Параметр компактности алгоритма является скалярным значением, которое управляет формой суперпикселей. Расстояние между двумя пикселями i и j, где m является значением компактности, составляет:
Компактность имеет то же значение что и в 2-D superpixels Функция: Она определяет относительную важность расстояния интенсивности и пространственного расстояния в метрике общего расстояния. Меньшее значение делает суперпиксели лучше прилипают к контурам, делая их неправильной формы. Более высокое значение делает суперпиксели более регулярной формой. Допустимая область значений компактности (0 Inf), как в функции 2-D. Типичная область значений был находима путем экспериментов, чтобы быть [0.01 0.1]. Динамическая область значений входа изображений нормирована в алгоритме, чтобы быть от 0 до 1. Это позволяет обеспечить согласованное значение значений компактности для изображений.
См. также
boundarymask | imoverlay | label2idx | label2rgb | superpixels