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superpixels3
3 次元イメージの 3 次元スーパーピクセル オーバーセグメンテーション
説明
例
入力引数
出力引数
アルゴリズム
superpixels3
で使用されるアルゴリズムは、superpixels
で使用される Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) アルゴリズムを変更したものです。また、上位のレベルでクラスターの中心を作成し、最も近いクラスターの中心へのピクセルの割り当てとクラスターの中心位置の更新を繰り返し交互に実行します。superpixels3
は距離計量を使用して各ピクセルに最も近いクラスターの中心を決定します。この距離計量は強度の距離と空間的な距離の組み合わせです。
関数の Compactness
引数は距離計量の数学形式から得られます。アルゴリズムの compactness パラメーターはスーパーピクセルの形状を制御するスカラー値です。2 つのピクセル i と j 間の距離 (m は compactness の値) は次のとおりです。
compactness は 2 次元関数 superpixels
の場合と同じ意味を持ちます。距離計量全体で強度の距離と空間的な距離の相対的な重要性を決定します。値が低いほど、スーパーピクセルは境界に忠実に従うため形状は不規則になります。値が高いほど、スーパーピクセルの形状は規則的になります。入力イメージのダイナミック レンジは 0 から 1 になるようにアルゴリズム内で正規化されています。それにより、compactness の値はイメージをとおして同じ意味を持つことになります。
拡張機能
バージョン履歴
R2016b で導入参考
superpixels
| boundarymask
| imoverlay
| label2idx
| label2rgb
| hyperSlic