超像素概念是2003年Xiaofeng Ren[1]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分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度，所以通常作为分割算法的预处理步骤。已经广泛用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视觉应用[2]，而目前，OpenCV关于超像素生成，没有发现网上有相关代码，但其实在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模块有SLIC，SEEDS，LSC算法相关实现，如果想要使用这个目录的功能，需要自己重新进行OpenCV的编译[8]，有关编译和配置方法可参考[8 ,9]。一些常用的超像素分割算法和性能对比如下表[3]：

本文介绍SLIC（simple lineariterativeclustering）超像素分割算法，即简单的线性迭代聚类，该算法是目前执行速度最快的超像素分割方法[3]，2015年实现并行执行速度达250FPS [4,5]。SLIC算法是2010年Achanta[6]提出的一种思想简单、实现方便的算法，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[2]，算法基本思路与Kmeans聚类算法类似。算法具体实现过程如下[6,2]：

1. 初始化种子点（聚类中心）：按照设定的超像素个数，在图像内均匀的分配种子点。假设图片总共有 N 个像素点，预分割为 K 个相同尺寸的超像素，那么每个超像素的大小为N/ K ，则相邻种子点的距离（步长）近似为S=sqrt(N/K)。

2. 在种子点的n*n邻域内重新选择种子点（一般取n=3）。具体方法为：计算该邻域内所有像素点的梯度值，将种子点移到该邻域内梯度最小的地方。这样做的目的是为了避免种子点落在梯度较大的轮廓边界上，以免影响后续聚类效果。

3. 在每个种子点周围的邻域内为每个像素点分配类标签（即属于哪个聚类中心）。和标准的k-means在整张图中搜索不同，SLIC的搜索范围限制为2S*2S，可以加速算法收敛，如下图。在此注意一点：期望的超像素尺寸为S*S，但是搜索的范围是2S*2S。

4. 距离度量。包括颜色距离和空间距离。对于每个搜索到的像素点，分别计算它和该种子点的距离。距离计算方法如下：

其中，dc代表颜色距离，ds代表空间距离，Ns是类内最大空间距离，定义为Ns=S=sqrt(N/K)，适用于每个聚类。最大的颜色距离Nc既随图片不同而不同，也随聚类不同而不同，所以我们取一个固定常数m（取值范围[1,40],一般取10）代替。最终的距离度量D'如下：

由于每个像素点都会被多个种子点搜索到，所以每个像素点都会有一个与周围种子点的距离，取最小值对应的种子点作为该像素点的聚类中心。

5. 迭代优化。理论上上述步骤不断迭代直到误差收敛（可以理解为每个像素点聚类中心不再发生变化为止），实践发现10次迭代对绝大部分图片都可以得到较理想效果，所以一般迭代次数取10。

6. 增强连通性。经过上述迭代优化可能出现以下瑕疵：出现多连通情况、超像素尺寸过小，单个超像素被切割成多个不连续超像素等，这些情况可以通过增强连通性解决。主要思路是：新建一张标记表，表内元素均为-1，按照“Z”型走向（从左到右，从上到下顺序）将不连续的超像素、尺寸过小超像素重新分配给邻近的超像素，遍历过的像素点分配给相应的标签，直到所有点遍历完毕为止。

SLIC算法的代码(C++和matlab版)可到该算法发明人Achanta的页面[7]下载，我们下载该代码的C++windows版本，并编写一个简单图像格式转换函数，将SLIC超像素算法与openCV一起实现了一个简单的应用实例，因为SLIC算法输入必须是RGB彩色图像，因此我们考虑了灰度图像和彩色图像两种不同情况下的数据转换，当输入为灰度图时，将该灰度图像复制三次到其他色彩通道，主程序如下（代码运行还需要从Achanta网站[7]下载的SLIC.cpp和SLIC.h文件，有关我们测试程序的所有代码（包括了SLIC.cpp和SLIC.h文件）下载网站：）：

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#if 1 #include <iostream> #include <time.h> #include "opencv2/opencv.hpp" #include "SLIC.h" using namespace std; using namespace cv; int imgOpenCV2SLIC(Mat img, int &height, int &width, int &dim, unsigned int * &image); int imgSLIC2openCV(unsigned int *image, int height, int width, int dim, Mat &imgSLIC); int main() { Mat imgRGB; time_t tStart,tEnd,exeT; imgRGB= imread("0_0_77rgb.jpg"); if (imgRGB.empty() == true){ cout<<"can not open rgb image!"<<endl; } unsigned int *image; int height; int width; int dim; long imgSize; int numlabels(0); SLIC slic; int m_spcount= 100 ; int m_compactness=10; imgOpenCV2SLIC(imgRGB, height, width, dim, image);//OpenCV 图像数据转换成SLIC图像数据 imgSize = height* width; int* labels = new int[imgSize]; tStart=clock(); //SLIC超像素分割，代码下载网站： slic.DoSuperpixelSegmentation_ForGivenNumberOfSuperpixels(image, width, height, labels, numlabels, m_spcount, m_compactness); slic.DrawContoursAroundSegments(image, labels, width, height, 0); tEnd=clock(); exeT=tEnd-tStart; Mat imgSLIC; imgSLIC2openCV(image, height,width,dim,imgSLIC);//SLIC结果：SLIC图像数据转换成OpenCV 图像数据 //结果显示 cout<<"SLIC执行时间exeT："<<exeT<<"毫秒"<<endl; imshow("imgRGB",imgRGB); imshow("imgSLIC1",imgSLIC); waitKey(); return 0; } //OpenCV Mat图像数据转换为SLIC图像数据 //输入：Mat img, int &height, int &width, int &dim, //输出：unsigned int * &image，同时返回转换是否成功的标志：成功为0，识别为1 int imgOpenCV2SLIC(Mat img, int &height, int &width, int &dim, unsigned int * &image) { int error=0; if( img.empty() ) //请一定检查是否成功读图 { error =1; } dim=img.channels();//图像通道数目 height=img.rows; width=img.cols; int imgSize=width*height; unsigned char *pImage = new unsigned char [imgSize*4]; if(dim==1){ for(int j = 0; j < height; j++){ uchar * ptr = img.ptr<uchar>(j); for(int i = 0; i < width; i++) { pImage[j * width*4 + 4*i+3] = 0; pImage[j * width*4 + 4*i+2] = ptr[0]; pImage[j * width*4 + 4*i+1] = ptr[0]; pImage[j * width*4 + 4*i] = ptr[0]; ptr ++; } } } else{ if(dim==3){ for(int j = 0; j < height; j++){ Vec3b * ptr = img.ptr<Vec3b>(j); for(int i = 0; i < width; i++) { pImage[j * width*4 + 4*i+3] = 0; pImage[j * width*4 + 4*i+2] = ptr[0][2];//R pImage[j * width*4 + 4*i+1] = ptr[0][1];//G pImage[j * width*4 + 4*i] = ptr[0][0];//B ptr ++; } } } else error=1; } image = new unsigned int[imgSize]; memcpy( image, (unsigned int*)pImage, imgSize*sizeof(unsigned int) ); delete pImage; return error; } //SLIC图像数据转换为OpenCV Mat图像数据 //输入：unsigned int *image, int height, int width, int dim //输出：Mat &imgSLIC ，同时返回转换是否成功的标志：成功为0，识别为1 int imgSLIC2openCV(unsigned int *image, int height, int width, int dim, Mat &imgSLIC) { int error=0;//转换是否成功的标志：成功为0，识别为1 if(dim==1){ imgSLIC.create(height, width, CV_8UC1); //遍历所有像素，并设置像素值 for( int j = 0; j< height; ++j) { //获取第 i行首像素指针 uchar * p = imgSLIC.ptr<uchar>(j); //对第 i行的每个像素(byte)操作 for( int i = 0; i < width; ++i ) p[i] =(unsigned char)(image[j*width+i]& 0xFF) ; } } else{ if(dim==3){ imgSLIC.create(height, width, CV_8UC3); //遍历所有像素，并设置像素值 for( int j = 0; j < height; ++j) { //获取第 i行首像素指针 Vec3b * p = imgSLIC.ptr<Vec3b>(j); for( int i = 0; i < width; ++i ) { p[i][0] = (unsigned char)(image[j*width+i] & 0xFF ); //Blue p[i][1] = (unsigned char)((image[j*width+i] >> 8 ) & 0xFF ); //Green p[i][2] = (unsigned char)((image[j*width+i] >> 16) & 0xFF ) ; //Red } } } else error= 1 ; } return error; } #endif

执行效果如下：