Algorithm 均值漂移图像分割

我已经从中实现了meanshift算法 现在有固定的带宽。当我用h=[8 4 10]在摄影师图像上运行MATLAB时，我得到了大约4000个簇（我对像素进行光栅扫描，每一个像素计算它映射到的模式，如果它们在h之内，则合并区域）。对于256x256的情况，此算法也需要大约5分钟

我试过阅读/使用他们的代码，但我需要一些解释

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我的结果是否符合预期，或者我是否可以在不进行后期处理的情况下将结果发送到更少的集群

如果我查看每个簇的像素数，我会发现4000个簇中的大多数都少于20个点（论文中定义的h向量中的第三个数字），因此通过将这些区域与较大的区域合并，簇的数量更易于管理

有一个称为EDISON的实现，它实现了均值漂移聚类。它可以作为GUI包和mex matlab包装器提供

您可能会发现将您的结果与它进行比较很有帮助