SLIC超像素分割详解（二）：关键代码分析

SLIC超像素分割详解（二）

网站http://ivrl.epfl.ch/research/superpixels给出了SLIC的代码。对于其中C++代码的几个关键函数实现细节解释一下，方便初学者理解。具体如下：

1、设定期望分割的超像素数目，打开图片。将彩色RGB图片转换为LAB空间及x、y像素坐标共5维空间。

2、DetectLabEdges。求图片中所有点的梯度=dx+dy.其中

dx=(l(x-1)-l(x+1))*(l(x-1)-l(x+1))+(a(x-1)-a(x+1))*(a(x-1)-a(x+1))+(b(x-1)-b(x+1))*(b(x-1)-b(x+1));

dy=(l(y-1)-l(y+1))*(l(y-1)-l(y+1))+(a(y-1)-a(y+1))*(a(y-1)-a(y+1))+(b(y-1)-b(y+1))*(b(y-1)-b(y+1));

3、GetLABXYSeeds_ForGivenK。给定了要分割的超像素总数K，根据LABXY信息获得种子点。

1)   超像素的种子点间步长Step=sqrt(N/K)。初始化种子点。按照步长均匀播撒种子点，初始化后种子点是均匀分布的（图1中的红色点）。

2)   PerturbSeeds。扰乱种子点。在每个种子点的3*3邻域内，计算该种子点的8个邻域内像素点的Lab颜色梯度(同上述步骤2)，分别与初始种子点梯度进行比较，取梯度值最小（最“平坦”）的点，并记录其LABXY信息作为新的种子点（图1中绿色点为扰乱后的新种子点）。

图1：扰乱种子点图示

4、超像素的步长Step=sqrt(N/K)+2。加了一个小偏置2是为了避免Step太小，造成超像素太密集的情况。

5、PerformSuperpixelSegmentation_VariableSandM。对于每个超像素,最大的颜色距离M取值范围[1,40],一般取10。最大空间距离取步长为Step。

1)   搜索范围2step* 2step，即设置offset=step。 在步长较短时（step<10）可以扩展offset=step*1.5作为搜索范围。

2)  初始化distlab、distxy、distvec为无穷大。maxlab初始化为10*10，maxxy初始化为step*step。distlab代表某点与种子点的lab颜色空间距离，计算如下：distlab(i)=(l-kseedsl(n))*(l-kseedsl(n))+(a-kseedsa(n))*(a-kseedsa(n))+(b-kseedsb(n))*(b-kseedsb(n));distxy代表某点与种子点的空间坐标距离，计算如下：distxy(i)=(x-kseedsx(n))*(x-kseedsx(n))+(y-kseedsy(n))*(y-kseedsy(n));dist代表某点与种子点的综合距离（归一化的颜色距离+空间距离），计算如下：dist=distlab/( maxlab)+ distxy/(maxxy);在此提醒一下：如果将C++程序转为matlab代码时特别要注意数据类型。uint16类型变量减去double类型变量的结果是uint16类型，所以如果后者值大于前者，结果就为0。此处容易出错，需要强制类型转换。

3)   计算搜索区域内每个点离种子点的距离dist，并将搜索区域内每个点离种子点的距离保存在distvec中。因为某点可能位于多个种子点的搜索区域，所以最后保存的是离相邻种子点最近的距离，并将该像素标号为最近种子点相同的标号。同一个超像素内所有像素的标号相同

4)   计算每个新超像素内所有像素的labxy均值和坐标重心。将坐标重心作为该超像素的新种子点位置。

5)   上述步骤2)到4)重复迭代10次。

6、EnforceLabelConnectivity。该函数主要有几个作用：保证同一个超像素都是单连通区域；去掉尺寸过小的超像素；避免单个超像素被切割的情况。

1)   先计算超像素理想面积大小：SUPSZ = sz/K = N/K;

2)   有两种标号向量：上一步骤中得到的旧标号向量labels(即步骤5中得到的klabels)，但其存在多连通，过小超像素等问题，需要优化。新标号向量nlabels，初始化值全为-1。

3)   首先选择每个超像素的起始点（左上角的第一个点），起始点判断条件：a) 按照从左到右，从上到下的“Z”型顺序查找。b)该点在新标号向量nlabels中未被标记过（值为-1）。将其坐标保存在xvec[0],yvec[0]中。

4)   记录前一个相邻超像素的标号值adjlabel。判断条件：a)在步骤3中起始点的四邻域。b)在新标号向量nlabels中被标记过（标号大于0）。记录adjlabel的目的是：如果当前超像素尺寸过小，将当前超像素标号全部用adjlabel代替。即合并到前一个相邻超像素，参考下面步骤6）。

5)   扩展当前超像素。首先选择起始点作为当前操作的中心点，然后对其四邻域进行判断是否属于该超像素成员。判断条件：a) 该点在新标号向量nlabels中未被标记过（值为-1）；b)该点n和当前操作中心点c在旧标号向量中标号一致，即labels(n)= labels(c)，可以理解为原先就是属于同一个超像素的成员。如果判断是超像素的新成员，那么把该新成员作为新的操作中心点，循环直到找不到新成员为止。

6)   如果新超像素大小小于理想超像素大小的一半（可以根据需要自己定义），将该超像素标号用前一个相邻超像素的标号值adjlabel代替，并且不递增标号值。

7)   迭代上述步骤3）到6）直到整张图片遍历结束。

7、绘制分割结果，退出窗口。

图2：SLIC超像素分割结果，蓝色的点表示最终超像素的种子点。