mean shift图像分割（一）
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该算法适用于图像分割（聚类）和视频追踪。当应用于图像分割时，该方法通过分析特征空间的概率密度分布来确定聚类中心。其计算通常采用非参数概率密度估计技术，并通过计算密度梯度向量并迭代更新极值点位置的方法来确定这些关键点。
MeanSshift的可分割性基于图像特征空间是否可分的基础，并非随意构造即可。即需要选择适当的特征空间，并将其作为分析的基础进行构建。将图像置于该选择好的特征空间中进行处理后，在这种情况下能够确保目标与背景之间能够明显地区分出来。
参考资料:
- 博客文章《均值偏移算法在图像分割中的应用》提供了详细的理论分析与实践案例。
- 这是一份非常优质的关于均值偏移技术的PPT演示文稿。
- 这篇论文提出了一种稳健的方法论框架，在特征空间分析方面具有显著的应用价值。
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