mean shift图像分割
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提问于 2012-10-03 09:27:10
到目前为止，我已经在固定带宽的http://courses.csail.mit.edu/6.869/handouts/PAMIMeanshift.pdf上实现了均值偏移算法。当我使用h=8 4 10在摄影师的图像上运行MATLAB时，他们建议我得到大约4000个簇(我对像素进行光栅扫描，对于每个像素，计算它映射到的模式，如果它们在h内，则合并区域)。对于256x256的情况，该算法也需要大约5分钟。
我试着阅读/使用他们的代码，但我需要一些解释……
我的结果是否是预期的，或者我可以在不进行一些后处理的情况下将其减少到更少的集群中？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2012-10-05 23:33:59
如果我查看每个聚类的像素数，我会发现4000个聚类中的大多数都少于20个点(论文中定义的h向量中的第三个数字)，因此通过将这些区域与更大的区域合并，可以获得更多的聚类
Stack Overflow用户
发布于 2012-10-26 22:25:20
有一个名为EDISON的实现，它实现了均值漂移聚类。它以图形用户界面包和mex-matlab包装器http://coewww.rutgers.edu/riul/research/code/EDISON/index.html的形式提供
你可能会发现，将你的结果与它进行比较会很有帮助。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/12700760
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