【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器视觉，尤其涉及基于随机麦克劳林特征超像素的图像分割方法及系统。
技术介绍
1、图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有相似特征的不同区域。图像分割在许多应用中都起着关键作用，如目标检测、图像编辑、医学影像分析等。现有的为了提升图像分割的速度和减轻噪声影响，提出了先将图像预分割成超像素再利用模糊聚类进行图像分割的办法，其利用图像的原始空间特征进行超像素生成，即通常将图像划分为大小相近的区域，但在面对复杂图像时难以准确的捕获图像中的细节信息和边界，另外现有的传统模糊聚类方法，不能更好的处理数据中的不确定性和噪声，导致最终的图像分割精度并不理想。
2、综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种基于随机麦克劳林特征超像素的图像分割方法及系统，能够更好地捕捉待分割图像中的细节信息和边界以及更好地处理数据的不确定性和模糊性，从而显著提高图像分割的准确性和鲁棒性。
2、为实现上述目的，本...
【技术保护点】
1.基于随机麦克劳林特征超像素的图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过随机麦克劳林特征映射方法对待分割图像进行特征映射处理，构建待分割图像的非线性特征空间，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待分割图像的非线性特征空间的表达式具体如下所示：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待分割图像的非线性特征空间进行超像素分割处理，构建超像素图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过区间二型模糊聚类算法对所述超像素图像进行...
【技术特征摘要】
1.基于随机麦克劳林特征超像素的图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过随机麦克劳林特征映射方法对待分割图像进行特征映射处理，构建待分割图像的非线性特征空间，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待分割图像的非线性特征空间的表达式具体如下所示：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待分割图像的非线性特征空间进行超像素分割处理，构建超像素图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过区间二型模糊聚类算法对所述超像素图像进行聚类处理，得到图像的分割结果，包括：
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