超像素(Superpixel)理解

解读Superpixel Sampling Network论文 文章目录1. 介绍1.1 超像素概念1.2 超像素与深度学习1.3 本文的贡献2. 前提知识2.1 SLIC算法简介3. SSN3.1 可微分的SLIC3.2 SSN网络3.3 算法步骤3.4 像素和超像素表示之间的映射4. 学习特定任务的超像素 1. 介绍 1.1 超像素概念 超像素最直观的解释,就是把一些具有相似特性的像素“聚合”起来,形成一个更具有代表性的大“元素”。对于较大的图片,可以在不牺牲太大精度的前提下对图片进行“降维”。 如下图,每个小块代表着具有将具有相似特征的像素聚合得到的元素 1.2 阅读详情
AI摘要

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。

  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
超像素论文(三)——AINet: Association Implantation for Superpixel Segmentation 一、 传送门 论文链接:https://arxiv.org/abs/2101.10696 二、 简介 超像素的通常策略是将图片分成规则方格,然后估计每个像素和它相邻方格的关系,最后得到超像素分割的结果。因此,如何准确的估计像素和相邻方格的关系至关重要。 在Superpixel Segmentation with Fully Convolutional Networks(CVPR2020)中,利用U-net得到一个h×w×9h\times w \times 9h×w×9的矩阵来作为像素和周围九个超像素的关 阅读详情

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Linear_Luo
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