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一个基于超像素的图像分割算法
作者：刘乘风 徐刚
来源：《电脑知识与技术》2017年第25期
摘要：图像分割技术是计算机视觉领域的基础工作，目前的图像分割技术大多以像素为单位进行。随着图像分辨率的提升，图像分割的成本越来越高，于是寻找降低图像分割成本的需求越来越迫切。基于超像素的图像分割算法就是这样一种方法。超像素其实就是将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素进行合并后的图像块。采用超像素的图像分割算法后，可以消除像素间的冗余，大大降低后续图像处理任务的成本，加快图像识别的速度。 关键词：计算机视觉； 图像分割； 超像素； K-means聚类； 归一化分割 中图分类号：TP317 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）25-0165-02 Abstract：Image segmenting is the basic technology in computer vision， and most image segmenting technology is Based on pixels in nowadays. With the promoting of image resolution， the cost of image segmenting is higher and higher， so the requirement of lower image segmenting method is more and more urgent. Image segmenting Based on superpixel is such method. In fact superpixel is an image block consisting of neighbor pixels， which has the similar texture，color，and brightness. By taking superpixel method， it will eliminate redundancy of pixels，and decrease the cost of following image processing， and accelerate image recognizing.
Key words：computer vision； image segmenting； superpixel； K-means clustering； normalized cut 1 概述
图像特征反映了图像的基本特性，一般可分为全局特征、局部特征和空间关系特征。 全局特征主要有颜色特征和纹理特征。颜色特征和纹理特征描述了图像所对应的对象的表面性质。
局部特征主要是轮廓特征和区域特征。轮廓特征主要描述了物体的外边界，区域特征则描述整个形状区域。
空间关系特征是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系。空间关系又分为两类：相对空间位置信息和绝对空间位置信息。相对空间位置关系强调的是目标之间的相对情况，如上下左右等，绝对空间位置信息关系强调的是目标之间的距离大小以及方位，如邻接、重叠、和包容等。