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mean shift图像平滑算法bug求解
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mh_chono
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]
mean shift图像平滑算法bug求解
CODE:
function [ flt_img ] = msflt( img,sigma_s,sigma_r )
k_constant = 1;%uniform kernel的常量
sigma =0.1;%mean shift终止时的允许误差
[r,c,p] = size(img);
flt_img = zeros(r,c,p);
%若输入图像是RGB彩色图像,将RGB图像转换成LAB颜色空间图像
if p == 3
if exist('applycform','file')
img = applycform(img,makecform('srgb2lab'));
else
img = colorspace('Lab<-RGB',img);
end
end
x = zeros(r*c,2+p);
z = zeros(r*c,2+p);
%将二维数据转换成一维数据
if p == 3
for i = 1:r
for j = 1:c
x((i-1)*c+j,:) = [i,j,img(i,j,1),img(i,j,2),img(i,j,3)];
end
end
end
if p == 1
for i = 1:r
for j = 1:c
x((i-1)*c+j,:) = [i,j,img(i,j)];
end
end
end
%mean shift部分
for i = 1:r*c
pre_y = x(i,:);
tmp_y = x(i,:);
while 1 %计算某个点的收敛点
pre_y = tmp_y;
sum1 = zeros(1,p+2);
sum2 = 0;
axis_x = fix(tmp_y(1));
axis_y = fix(tmp_y(2));
for j = axis_x-sigma_s-1:axis_x+sigma_s+1 %计算偏移均值
for k = axis_y-sigma_s-1:axis_y+sigma_s+1
if j > 0 && j <= r && k>0 && k <= c %&& j ~= fix((i-1)/c) + 1 && k ~= mod(i-1,c) + 1
m = (j-1)*c + k;
tmp1 = [pre_y(1)-x(m,1),pre_y(2)-x(m,2)]/sigma_s;
%tmp1 = [x(m,1),x(m,2)]/sigma_s;
%tmp1 = [x(i,1)-x(m,1),x(i,2)-x(m,2)]/sigma_s;
if p == 3
tmp2 = [pre_y(3)-x(m,3),pre_y(4)-x(m,4),pre_y(5)-x(m,5)]/sigma_r;
end
if p == 1
tmp2 = (pre_y(3)-x(m,3))/sigma_r;
end
tmp1 = tmp1.*tmp1;
tmp2 = tmp2.*tmp2;
if sum(tmp1(:)) <= 1 && sum(tmp2(:)) <= 1%采用uniform kernel
sum1 = sum1 + k_constant*x(m,:);
sum2 = sum2 + k_constant;
end
end
end
end
tmp_y = sum1/sum2;
tmp = tmp_y - pre_y;
if abs(tmp) < sigma
break;
end
end
z(i,:) = tmp_y;
a = fix((i-1)/c) + 1;
b = rem(i-1,c) + 1;
if p == 3
flt_img(a,b,1) = tmp_y(3);
flt_img(a,b,2) = tmp_y(4);
flt_img(a,b,3) = tmp_y(5);
end
if p == 1
flt_img(a,b) = tmp_y(3);
end
end
if p == 3
if exist('applycform','file')
flt_img = applycform(flt_img,makecform('lab2srgb'));
else
flt_img = colorspace('RGB<-Lab',flt_img);
end
end
end
CODE:
%主函数
img = imread('cameraman.jpg');
T = img;
%img = img/255;
%flt_img = uint8(msflt(img,8,4));
flt_img = msflt(img,8,4);
figure;
imshow(img);
figure;
%imshow(flt_img);
imshow(mat2gray(flt_img));
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