最近看点云处理的文章,有些文章中提到了superpixel这个概念,查了一些资料,对其理解记录如下:
- 超像素就是把一幅原本是像素级(pixel-level)的图,划分成区域级(district-level)的图。可以将其看做是对基本信息进行的抽象。
- 超像素分割属于图像分割(image segmentation),再细化应该属于过分割(over segmentation)。
- 比如我们对一幅图像进行超像素分割,分割之后,会得到许多大小不一的区域,我们可以从这些区域中提取出有效的信息,比如颜色直方图、纹理信息。比如有一个人,我们可以对这个人的图像进行超像素分割,进而通过对每个小区域的特征提取,辨识出这些区域是处于人体的哪个部分(头部、肩部,腿部),进而建立人体的关节图像。
- 如果你要用图论的方法来分离前景背景。如果这幅图的大小为480 * 640,那么你建立的图(graph)有480640个节点。如果你预先对这幅图像使用超像素分割,将其分割为1000个超像素,那么你建立的图只有1000个节点。大大提升了计算速度。
- 有趣直观并且带有源代码(业界良心)的是SLIC Superpixel,使用K-means的聚类方法,分割的效果很好。地址为:https://infoscience.epfl.ch/record/177415
本文介绍了超像素分割的概念及其在图像处理中的应用。通过将图像划分为若干个大小不等的区域,可以有效地提取图像特征,如颜色直方图和纹理信息。此外,超像素分割能显著提高图像处理的速度。
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