MATLAB版超像素划分

以下是一个基于MATLAB的超像素划分算法的源码示例：

function [labels, centers] = superpixel_segmentation(image, num_superpixels)
    % 图像预处理
    image = im2double(image);
    
    % 使用k-means算法对图像进行超像素划分
    [height, width, ~] = size(image);
    features = reshape(image, [], 3);
    [cluster_indices, cluster_centers] = kmeans(features, num_superpixels);
    
    % 重新调整超像素标签，保证连续性
    labels = reshape(cluster_indices, height, width);
    labels = bwlabel(labels);
    
    % 计算每个超像素的中心
    centers = zeros(num_superpixels, 3);
    for i = 1:num_superpixels
        cluster_pixels = image(labels == i, :);
        centers(i, :) = mean(cluster_pixels);
    end
end

此源码实现了一个简单的超像素划分算法。它首先将输入图像转换为double类型，然后使用k-means算法将图像的像素聚类为指定数量的超像素。接下来，它调整超像素标签以保证连续性，并计算每个超像素的中心。

要使用此源码进行超像素划分，可以按照以下步骤进行操作：

1. 将需要进行超像素划分的图像传递给superpixel_segmentation函数。
2. 指定要生成的超像素数量，例如100个超像素：num_superpixels = 100。
3. 调用superpixel_segmentation函数并获取返回的标签和中心值。
4. 可以使用标签图像进行后续处理或可视化，例如通过imshow(labels, [])显示超像素标签图像。

此外，你可以根据需要对该算法进行扩展，例如添加更复杂的特征提取方法、优化聚类算法或后处理步骤。