原始slic算法的matlab代码示例

以下是基本的 MATLAB 代码编写示例，用于实现原始的 SLIC 算法：

% 加载图像
img = imread('image.jpg');
[m, n, ~] = size(img); % 获取图像宽和高

% 定义超像素数量
k = 300;

% 计算每个超像素大小
S = round(sqrt(m * n / k));

% 初始化聚类中心
centers = zeros(k, 5); % 5 表示颜色的 RGB 值以及坐标值
idx = 1;
for i = 1:S:m
    for j = 1:S:n
        x = i + round(S / 2);
        y = j + round(S / 2);
        c = img(x, y, :);
        centers(idx, :) = [c, x, y];
        idx = idx + 1;
    end
end

% 迭代更新聚类中心
num_iterations = 10;
for i = 1:num_iterations
    for j = 1:k
        cx = centers(j, 4);
        cy = centers(j, 5);
        for u = max(1, cx - S):min(m, cx + S)
            for v = max(1, cy - S):min(n, cy + S)
                c = img(u, v, :);
                d = sqrt(sum((c - centers(j, 1:3)).^2));
                if d < centers(j, 4)
                    centers(j, :) = [c, u, v, d];
                end
            end
        end
    end
end

% 绘制超像素边界
segmented_img = zeros(m, n);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        min_d = inf;
        min_idx = 0;
        for l = 1:k
            d = sqrt(sum((img(i, j, :) - centers(l, 1:3)).^2));
            if d < min_d
                min_d = d;
                min_idx = l;
            end
        end
        segmented_img(i, j) = min_idx;
    end
end
imshow(label2rgb(segmented_img));

这个示例中采用矩阵运算和 MATLAB 内置函数，相对比较简单易懂。这段代码可以在 MATLAB 中运行，并返回 SLIC 图像分割结果。