【图像分割】基于DBSCAN算法实现超像素分割含Matlab源码
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博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
1 简介
DBSCAN 算法是基于密度的空间数据聚类算法， 可将密度足够大的相邻区域连接，并可以在排除噪声干 扰的情况下生成任意形状的簇。 该算法通过对数据集 中每个点进行 Eps 邻域搜索形成簇，如果该点的 Eps 邻 域内点的个数不少于 Minpts ，则进行以该点为核心对象 的聚类过程，迭代地聚集从这些核心对象直接密度可达 的对象，并合并密度可达簇，当没有新的点添加到任何 簇时，该过程结束。下面介绍一下 DBSCAN 算法的几 个重要概念：
（ 1 ） Eps 邻域：给定对象半径为 Eps 内的区域为该 对象的 Eps 邻域。
（ 2 ）核心对象：若给定对象 Eps 邻域内的样本个数 不小于 Minpts ，该对象为核心对象。
（ 3 ） Minpts ：核心对象在 Eps 邻域包含的最小点数。
（ 4 ）直接密度可达：对于样本集合 D ，若样本点 q 在 p 的 Eps 邻域内， p 是核心对象，则 p 对 q 直接密度 可达。
2 部分代码
A=imread(
’C:UsersdellDesktopSemantic dataset100Semantic dataset100ground-truth3096.png’
);
%X=image;
%Y=[
0
,
0
;
0
,
0
;
0
,
0
;
9
,
8
];% X1=inv(X)% Y1=inv(Y);
%la=length(X);
[m,n]=size(A);%lb=length(Y);
%[r,k]
=size(label);
for
i=
1
:n
%
for
q=
1
:k
for
j=
1
:m
%
for
p=
1
:r
if
(A(i,j)&&B(i,j))
z=A(i,j)-label(i,j);
u=abs(z);
z1=+u;
%
else
%
break
;
end
%
end
%
end
end
end
for
i=
1
:n
for
j=
1
:m
z2=+A(i,j);
end
end
ue=z1/z2;
3 仿真结果
4 参考文献
[1]覃正优. 基于改进超像素和谱聚类的图像分割算法研究[D]. 广西师范学院.
[2]丁倩, 周绍光, 邓巧,等. 结合RGB三维直方图和DBSCAN算法的图像分割[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(21):7.
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