【摘 要】
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深度图像分割方法主要分为两类：基于边界特征的边缘检测方法和基于像素同一性的区域分割方法?眼１?演。边缘法对区域边界的定位非常准确，运算速度快，但由于噪声、遮挡等因素的影响，很难形成连续的区域边界。区域法可以形成封闭边缘，但算子结构复杂，容易发生边界错位现象，且运算结果依赖于初始种子和聚类数目的选取。 目前深度图像分割算法的研究重点大多在于对数据特征的提取与检测。Ｂｅｎｌａｍｒｉ?眼２?演提出一种
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深度图像分割方法主要分为两类：基于边界特征的边缘检测方法和基于像素同一性的区域分割方法?眼１?演。边缘法对区域边界的定位非常准确，运算速度快，但由于噪声、遮挡等因素的影响，很难形成连续的区域边界。区域法可以形成封闭边缘，但算子结构复杂，容易发生边界错位现象，且运算结果依赖于初始种子和聚类数目的选取。
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