SLIC超像素分割+opencv3.1+vs2013

SLIC是常用的影像分割算法，利用该算法可以将高分辨率遥感影像进行分割，形成特征类似的同质性区域，提高了后续处理的效率，是影像预处理的重要步骤

SLIC超像素分割：将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。

SLIC超像素分割matlab代码

SLIC超像素分割算法的C++代码，代码来源于该算法创始人RadhakrishnaAchanta网站，这里我们给出了对应的OpenCVMat接口，代码在VS2012和OpenCV2.4.9版本下测试验

将SLIC作者的源码中主要算法部分的代码提取出来，并用opencv输出处理图像，方便后续的程序的处理。

该程序代码是完整的Matlab代码，实现了超像素分割算法功能。超像素分割能将很小的区域目标准确分割，是现在研究的热点分割算法！这个程序供广大研究者参考！

MATLAB编写的SLIC超像素算法，若有需要的朋友可以下载

计算机视觉opencv超像素分割.ipynb

由于SLIC0算法在分割时仅考虑图像的颜色、亮度、空间位置特征，没有考虑纹理特征，当分割具有繁杂纹理的自然图像时，其分割的超像素无法精准地符合区域或目标的边界或外轮廓，因此提出基于SLIC0融合纹理信

超像素分割代码超像素概念是2003年XiaofengRen提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素