超像素点分割算法：SLIC算法

　　该算法基于K-means聚类算法，能够根据像素的颜色和距离特征进行聚类，从而达到较好的分割效果，相对于其他一些超像素点分割算法，SLIC具有简单灵活，效果好，处理速度快等优点。

　　前言

　　像素风是许多小伙伴可能都怀念的一种风格，现如今像素风已经成为一种艺术呈现形式了。对于像素风的实现而言，其中一个好用的算法为SLIC算法。

　　对于SLIC算法的了解，本文打算从认识像素风开始，从而帮助你了解SLIC是什么，以及提到了它具有哪些优点等。

　　像素风

　　像素风可以参考早期的电子游戏，它最早出现在8bit的电子游戏中，它因为受制于电脑存储器的大小和显示颜色的单一，只能用少量的图像来呈现内容，却成就了不少经典的像素游戏。　　

 

　　随着内存容量和屏幕分辨率的提高，内存对显示媒体的限制不再是问题，而像素风也逐渐演变为一种独特的创作风格。

　　什么是SLIC算法

　　像素画的绘制之所以不简单，是因为直接下采样无法精确地捕捉到关键像素，而且容易造成边缘信息的丢失，导致生成的像素画往往不够精确。

　　首先，我们要了解一个概念——超像素

　　超像素是Xiaofeng Ren于2003年提出并发展起来的一种图像分割技术，指由具有相似纹理、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。

　　把图像分割成超像素后，可以得到相似的像素簇，相似的像素使用同一个颜色进行填充，从而得到更合理的绘制结果。

　　超像素点分割的方法包括提取轮廓、聚类、梯度上升等。

　　超像素点分割算法(简单线性迭代聚类，simple linear iterative clustering)就是其中一种，该算法基于K-means聚类算法，能够根据像素的颜色和距离特征进行聚类，从而达到较好的分割效果，相对于其他一些超像素点分割算法，SLIC具有简单灵活，效果好，处理速度快等优点。

　　接下来是使用SLIC算法生成的图像示例　

 

　　小结

　　本文介绍了像素风以及像素画的绘制，对于SLIC算法的了解，我们首先要对超像素进行连接，所谓超像素是指具有相似特征且相邻的像素的比如颜色、亮度等构成的不规则像素块，使用超像素点分割可以帮助大家实现像素画图像的绘制。

　　其中SLIC算法就是其中的一种优秀的超像素点分割方法。

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