一种基于超像素的彩色图像分割算法

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随着电子技术的不断发展,现阶段的记录功能也在日趋强化与完善,人们已经不能满足单一的只对于文字的处理,在眼下这种所谓有图有真相的时代,人们对图像处理的要求也变得日趋严格了,不论是对肉眼要求不高的低级视觉,亦或是相对精益求精要求颇多的高级视觉,它们的起点无一都离不开图像分割这一重要基础,所以如何能够达到划分效果良好、提取信息细节相对较完善、分割时间尽量的少一直是学者们很想努力奋斗的目标。本文研究的是一种基于超像素的彩色图像分割算法,分别从分割效果和分割时间复杂度这两方面提出了两点创新。面对在图像处理中基本运算单元像素已经不能满足时下高效运算的这种情况,本文采用超像素来代替像素作为后续处理的基本运算单元,并且提出了互惠最近邻RNN生成超像素的算法,给出了互惠最近邻的具体定义和性质,进行了互惠最近邻结构的概率分析,阐释了通过互惠最近邻算法如何进行区域合并,最终结合本文提出的算法介绍了一些在图像处理中如何看待分割效果优劣的评价指标,然后进行实验,在实验中所有图片均来自伯克利大学的图片库以及cutGrab-数据集,通过与SLIC算法在运行时间上做出比较,以及与几个经典算法在分割效果上都做出对比实验,得出利用互惠最近邻算法生成超像素既可以降低时间复杂度,又得到了很好的分割效果。将超像素作为图像处理的基本单元,采用改进的谱聚类算法最终进行图像分割,在处理谱聚类算法中,本文提出基于双重超像素集从而构建加权图的结构模型,并且提出了一种改进后的相似度测量方式,经过实验验证本文提出的改进后的谱聚类算法在图像分割中可以得到很好的分割效果,同时明显减少了误分割率。
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