生成基于mean shift的图像分割实例matlab程序

以下是基于mean shift的图像分割实例matlab程序：

clc;clear all;close all;

% 读取图像
I = imread('test.jpg');
figure;imshow(I);title('原始图像');

% 转换为L*a*b*颜色空间
cform = makecform('srgb2lab');
lab_I = applycform(I,cform);

% 归一化
ab = double(lab_I(:,:,2:3));
nrows = size(ab,1);
ncols = size(ab,2);
ab = reshape(ab,nrows*ncols,2);

% mean shift 算法
[cluster_idx, ~] = mean_shift(ab',2);

% 重构图像
pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols);
segmented_images = cell(1,max(cluster_idx));
rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]);

for i = 1:max(cluster_idx)
    color = I;
    color(rgb_label ~= i) = 0;
    segmented_images{i} = color;
end

% 显示分割结果
figure;
subplot(2,2,1);imshow(segmented_images{1});title('分割1');
subplot(2,2,2);imshow(segmented_images{2});title('分割2');
subplot(2,2,3);imshow(segmented_images{3});title('分割3');
subplot(2,2,4);imshow(segmented_images{4});title('分割4');

解释：

1. 读取图像；
2. 将图像转换为 L*a*b* 颜色空间；
3. 归一化；
4. 使用 mean shift 算法进行图像分割；
5. 重构图像；
6. 显示分割结果。

其中，第4步中的 mean shift 算法可以使用如下的函数实现：

function [cluster_idx, cluster_center] = mean_shift(X,bandwidth)
% 使用 mean shift 算法进行聚类
%
% 输入参数：
% X：数据矩阵，每一列代表一个数据点
% bandwidth：核函数带宽
%
% 输出参数：
% cluster_idx：聚类标签
% cluster_center：聚类中心
%
% 作者：hanchen
% 时间：2018年5月2日

if nargin < 2
    error('请指定核函数带宽');
end

[m,n] = size(X);
num_iter = 5;

% 初始化
cluster_center = X;
for i = 1:num_iter
    disp(['mean shift 迭代次数：',num2str(i)]);
    % 计算距离矩阵
    dist_mat = pdist2(X',cluster_center');
    % 计算核函数
    kernel_val = exp(-dist_mat.^2/(2*bandwidth^2));
    % 计算均值偏移向量
    shift_vec = sum(repmat(kernel_val,[n,1]).*X',2)./sum(kernel_val,2);
    % 更新聚类中心
    cluster_center = shift_vec';
end

% 计算聚类标签
dist_mat = pdist2(X',cluster_center');
[~,cluster_idx] = max(dist_mat,[],2);

该函数的实现方式如下：

1. 输入数据矩阵 X 和核函数带宽 bandwidth；
2. 进行 5 次 mean shift 迭代；
3. 计算距离矩阵；
4. 计算核函数；
5. 计算均值偏移向量；
6. 更新聚类中心；
7. 计算聚类标签。

最终输出聚类标签和聚类中心。

希望能够帮助到你。