常见的超像素分割方法包括:Graph-based、NCut、Turbopixel、Quick-shift、Graph-cut a、Graph-cut b以及SLIC。 其中,SLIC(simple linear iterativeclustering),即简单线性迭代聚类。 它是2010年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...
SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的超像素,在运算速度,物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价,比较符合人们期望的分割效果。 SLIC主要优点总结如下:1)生成的超像素如同细胞一般紧凑整齐,邻域特征比较容易表达。这样基于像素的方法可以比较容易的改造为基于超像素的方法。2)不仅可以分割彩色图,也可以兼容分割灰度图。
在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程。也被称作超像素。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。 图像分割的结果是图像上子区域的集合，这...
超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息,且一般不会破坏图像中物体的边界信息,用少量的超像素代替大量像素表达图像特征,降低了图像处理的复杂度,一般作为分割算法的预处理步骤。 a 原图 b 人眼分割 c 超像素分割 d 基于c的分割...
超像素分割插值旨在将图像划分为有意义的小区域并进行插值处理。该技术可有效降低图像数据量同时保留关键信息。超像素分割能把复杂图像简化为若干相对简单的超像素集合。插值操作在超像素之间进行，以实现图像的平滑过渡。一种常见的超像素分割方法是基于图论的算法。超像素的大小和形状会影响分割插值的最终效果。不同的...
SLIC超像素分割详解(一) 超像素概念是2003年Xiaofeng Ren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...
在众多超像素生成算法中,LSC(LinearSpectralClustering)算法因其独特的数学建模方式和高效的计算性能受到广泛关注,该算法通过构建像素间的相似性矩阵并应用谱聚类思想,在保持图像细节方面展现明显优势。 LSC算法将超像素分割问题转化为线性谱聚类过程,通过构建像素间相似性矩阵捕捉图像底层特征。该算法首先对原始图像进行颜色...
专利摘要显示，本申请实施例提供了一种图像超像素分割方法、装置、存储介质及计算机程序产品，该方法包括：获取第一图像对应的 N 个第一像素点，并基于 N 个第一像素点对第一图像进行划分，得到第一图像对应的 K 个超像素块；其中，每个超像素块包括 N/K 个第一像素点，N 为正整数，K 为大于 1 的整数；针对...
1 使用k均值聚类的区域分割 1.1 原理 1.2 cv::kmeans函数 1.3 cv::kmeans源码 2 使用超像素的区域分割 【图像处理笔记】总目录 回到顶部 0 引言 大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一:不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变(如边缘)将图像分割为多个区域:首先寻找边缘线段,然后将这些线段连...
超像素分割算法将图像划分为紧密贴合物体边界的区域，每个区域内部颜色、纹理高度一致，为后续图像处理任务提供基础。这类算法在计算机视觉领域应用广泛，关注重点在于平衡分割精度与计算效率。传统超像素算法主要基于图论和梯度下降思想。基于图论的方法把像素作为图节点，通过最小割准则划分超像素。典型案例是归一化割算法，...