matlab原始slic代码示例

由于缺少具体细节和问题的上下文，我们无法提供原始的 MATLAB SLIC 代码示例。不过，我们可以提供一些参考代码用于理解 SLIC 算法的基本原理。

下面是一个简单的 MATLAB 函数，用于实现基本的 SLIC 算法：

function [seg_img, labels] = slic(img, K, m)

%参数:
%img - 输入图像
%K - 期望的超像素数量
%m - 超像素大小约束参数

%输出:
%seg_img - 分割图像
%labels - 每个像素所属的超像素标签

%预处理图像
[L, a, b] = RGB2Lab(img);
[h, w, ~] = size(img);
N = h * w;

% 初始化中心点位置并计算它们的特征
S = round(sqrt(N/K));
Cx = S/2:S:w-S/2;
Cy = S/2:S:h-S/2;
Cx = repmat(Cx, length(Cy), 1);
Cy = reshape(repmat(Cy', 1, length(Cx)/length(Cy)), 1, []);

X = [Cx; Cy; L(sub2ind([h, w], Cy, Cx))'; a(sub2ind([h, w], Cy, Cx))'; b(sub2ind([h, w], Cy, Cx))'];
labels = zeros(h, w);

while true
  % 使用中心点计算各个像素点的样本值
  dist = repmat(sum(X.^2, 1)', 1, N) + repmat(sum([Cx; Cy]'.^2, 2), 1, K) - 2*X'*[Cx; Cy];
  [val, idx] = min(dist, [], 2);
  
  % 对每个像素点，分配到与它距离最近的中心点形成的超像素中。
  for i = 1:N
    l = round((Cy(i)-1)/S)*S + round((Cx(i)-1)/S) + 1;
    if val(i) < dist(i, l)
        l = idx(i);
    end
    labels(Cy(i),Cx(i)) = l;
  end
  
  % 重新计算中心点位置和特征
  for l = 1:K
    [cy, cx] = ind2sub([h, w], find(labels == l));
    Cx(l) = sum(cx)/length(cx);
    Cy(l) = sum(cy)/length(cy);
    l_mean = mean([L(sub2ind([h, w], cy, cx)), a(sub2ind([h, w], cy, cx)), b(sub2ind([h, w], cy, cx))]);
    X(:,l) = [Cx(l); Cy(l); l_mean'];
  end
  
  % 检查是否收敛
  if sum(abs(old_labels(:)-labels(:))) < m
    break;
  end
  old_labels = labels;
end

% 生成分割图像
seg_img = zeros(h, w, 3);
for i = 1:K
  [cy, cx] = ind2sub([h, w], find(labels == i));
  seg_img(sub2ind([h, w], cy, cx, ones(size(cx)))) = X(3,i);
  seg_img(sub2ind([h, w], cy, cx, 2*ones(size(cx)))) = X(4,i);
  seg_img(sub2ind([h, w], cy, cx, 3*ones(size(cx)))) = X(5,i);
end

% 可视化分割结果
imshow(seg_img);
end


% RGB到Lab颜色空间的转换
function [L, a, b] = RGB2Lab(R,G,B)

R = double(R)./255.0;
G = double(G)./255.0;
B = double(B)./255.0;

% 转换矩阵
MAT = [0.4124 0.3576 0.1805;
       0.2126 0.7152 0.0722;
       0.0193 0.1192 0.9505];

XYZ = zeros(size(R,1),size(R,2),3);
XYZ(:,:,1) = R.*MAT(1,1) + G.*MAT(1,2) + B.*MAT(1,3); % X
XYZ(:,:,2) = R.*MAT(2,1) + G.*MAT(2,2) + B.*MAT(2,3); % Y
XYZ(:,:,3) = R.*MAT(3,1) + G.*MAT(3,2) + B.*MAT(3,3); % Z

X = XYZ(:,:,1)./0.9505;
Y = XYZ(:,:,2);
Z = XYZ(:,:,3)./1.0890;

L = 116*Y.^0.33333333333333333333333333333333-16;
a = 500.*(f(X)-f(Y));
b = 200.*(f(Y)-f(Z));

end

% 辅助函数
function res = f(t)
res = t.^(1/3);
res(t<=0.008856) = 7.787.*t(t<=0.008856) + 16/116;
end

这里提供的代码仅仅是为了帮助大家理解 SLIC 算法的基本原理，实际应用中可能还需要进行一些调整和改进。