应用视觉显著性的快速有偏聚类超像素算法

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【作者】李鹏 [1,2] ; 杨旸 [2] ; 方涛 [1]

【关键词】超像素视觉显著性有偏聚类边缘细化

【摘要】针对正则化超像素方法的超像素数随边缘拟合要求迅速增长的问题,提出了一种有偏聚类超像素算法。结合人类视觉对目标专注程度不一的特点,在SLIC算法框架下,提出了基于视觉显著性的非均匀初始化方法和有偏聚类距离函数。算法在图像的显著性区域进行密集的过分割,保持目标边缘的细节信息,而在非显著区域仅生成稀疏的超像素,以降低分割块数,再通过一步全局聚类和边缘逐步细化过程,有效地保证了图像的边缘拟合,同时提高了算法的速度。实验表明,在相同超像素数下,所提算法在边缘查全率、欠分割错误率以及运行速度方面均优于传统算法。

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应用视觉显著性的快速有偏聚类超像素算法

【作者】 李鹏 [1,2] ; 杨旸 [2] ; 方涛 [1]

【关键词】 超像素 视觉显著性 有偏聚类 边缘细化

【作者】李鹏 [1,2] ; 杨旸 [2] ; 方涛 [1]

【关键词】超像素视觉显著性有偏聚类边缘细化