仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2014年
3期
527-534
,共8页
超像素%纹理特征%超像素分割%SLIC0
超像素%紋理特徵%超像素分割%SLIC0
초상소%문리특정%초상소분할%SLIC0
superpixel%texture feature%superpixel segmentation%SLIC0
由于SLIC0算法在分割时仅考虑图像的颜色、亮度、空间位置特征,没有考虑纹理特征,当分割具有繁杂纹理的自然图像时,其分割的超像素无法精准地符合区域或目标的边界或外轮廓,因此提出基于SLIC0融合纹理信息的超像素分割算法——SLIC0-t.首先利用光谱分析描述图像中区域的纹理特性,然后在分割中融合能够准确反映图像中目标轮廓或区域边界的纹理特征;其次在分割过程中,进一步优化SLIC0围绕种子像素搜索近邻像素的搜索策略,采用以各个种子点为中心,在以预期超像素邻接距离为半径的圆盘内搜索的搜索策略;最后通过在公共图像库BSDS500上进行连续不同大小超像素的分割实验验证,结果表明:在边界召回率方面,SLIC0-t算法明显稳定优越于SLIC0算法;在欠分割错误率方面,其与SLIC0算法基本相当,处于可接受范围内.
由于SLIC0算法在分割時僅攷慮圖像的顏色、亮度、空間位置特徵,沒有攷慮紋理特徵,噹分割具有繁雜紋理的自然圖像時,其分割的超像素無法精準地符閤區域或目標的邊界或外輪廓,因此提齣基于SLIC0融閤紋理信息的超像素分割算法——SLIC0-t.首先利用光譜分析描述圖像中區域的紋理特性,然後在分割中融閤能夠準確反映圖像中目標輪廓或區域邊界的紋理特徵;其次在分割過程中,進一步優化SLIC0圍繞種子像素搜索近鄰像素的搜索策略,採用以各箇種子點為中心,在以預期超像素鄰接距離為半徑的圓盤內搜索的搜索策略;最後通過在公共圖像庫BSDS500上進行連續不同大小超像素的分割實驗驗證,結果錶明:在邊界召迴率方麵,SLIC0-t算法明顯穩定優越于SLIC0算法;在欠分割錯誤率方麵,其與SLIC0算法基本相噹,處于可接受範圍內.
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