刘　俊

(西安电子科技大学 电子信息攻防对抗与仿真重点实验室,陕西 西安　710071)



一种快速的超像素分割方法

刘俊

(西安电子科技大学 电子信息攻防对抗与仿真重点实验室,陕西 西安710071)

摘要围绕图像分割算法介绍了一种快速的超像素分割算法,传统的分割算法在算法效率,计算成本,复杂度等方面均存在问题。围绕着以上问题,进而提出了一种改进型的算法:超像素分割算法SLIC,并通过实验测试数据性能参数比对,证明了该种算法的优越性,且获得了更好的品质和更高的计算效率。

关键词像素;超像素;图像分割;分割算法

A Fast Method of Superpixel Segmentation

LIU Jun

(Key Lab.of Electronic Information Countermeasure and Simulation,Xidian University,Xi’an 710071,China)

AbstractThis paper introduces a fast method of superpixel segmentation according to image segmentation algorithm in view of the fact that traditional segmentation algorithms have many problems such as the efficiency of the algorithm,computing costs and complexity.An improved algorithm,namely the superpixel segmentation (SLIC),is proposed to address these problems.Experiments and data comparison show that the proposed method offers better quality and higher computational efficiency than other state-of-the art algorithms.

Keywordspixel;superpixels;image segmentation;segmentation algorithm

超像素是利用像素与像素之间特征的相似程度对像素进行分组,从而获取图像的冗余信息,大幅降低了后续图像处理任务的复杂程度。要使超像素能变得实用其必须使用速度快、操作简单。同时,能产生高质量的分割。然而多数最先进的超像素方法均无法满足这些要求。本文所提出的SLIC(简单线性、迭代聚类)算法在由CIELAB色彩空间中的l,a,b值和x,y坐标像素所构成的五维空间中执行一个局部的像素点聚合。一种新的距离度量能实现超像素形状的紧凑、有规则,并能无缝隙地包含灰度及彩色图像。

1SLIC算法

1.1算法原理

SLIC(简单线性迭代聚类)是一种通过利用像素的颜色相似度和图像片面空间对像素进行聚类,从而有效生成紧凑地几乎统一化的超像素分割方法。SLIC分割方法使用简单,给定所需得到的超像素数量即可,且运行速度快,只需线性的运行时间和存储空间。……