【摘 要】
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超像素分割在图像分割领域以其优异的性能表现被广泛应用,准确性和高效性是评价分割性能的重要指标.简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)方法在光学
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,清华大学电子工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771043),中央高校基本科研业务费(FRF-TP-18-013A2),USTB-NTUT学术合作专题(TW2019010)
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超像素分割在图像分割领域以其优异的性能表现被广泛应用,准确性和高效性是评价分割性能的重要指标.简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)方法在光学图像上表现出了优异的性能,在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中也被广泛应用,然而SLIC方法中的初始化步骤不能准确地定位类中心,需要多次的迭代纠正误差.改进的分水岭方法(spatial constrained watershed,SCoW)是一种基于梯度阈值区
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