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...
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图片原有N个像素,要分割成K个像素,那么每个像素的大小是N/K。超像素之间的距离(即规则情况下超像素的边长)就是S=√N/K。 我们的目标是使代价函数(cost function)最小。具体到本算法中,就是每个像素到所属的中心点的距离之和最小。 首先,将K个超像素种子(也叫做聚类,即超像素的中心),均匀撒到图像的像素...
超像素分割评判标准 undersegmentation error 白色是平面内的一个物体,线是超像素分割的轮廓,而粉色的区域就是undersegmentation区域,这部分区域越大越不好。 2. boundary recall 黑色虚线及实线是图像中物体的轮廓,红线是超像素的边界。一个好的超像素算法,应该覆盖图像中物体的轮廓。在给予一定缓冲(粉红色区域)的情...
SILC算法详解 一、原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素
(a)是原始图像,(b)是基于人类视角的分割图(groundtruth,(c)是超像素分割的图像,(d)是基于(c)进行分割的图像。 超像素最大的功能之一是作为图像处理其他算法的预处理,在不牺牲太大精确度的情况下降维。 超像素最直观的解释是把一些具有相似特性的像素“聚合”起来,形成一个更具有代表性的大“元素”。而这个新...
1.常用的超像素分割方法包括基于聚类的超像素分割、基于边缘的超像素分割、基于区域的超像素分割等。 2.优点:超像素分割可以自动生成具有类似性质的区域,有利于后续处理和分析。 3.缺点:由于分割过程中可能存在噪声、纹理复杂等问题,超像素分割可能存在一定的误差和噪声。 三、超像素分割的应用场景和实际意义 1.超像...