SLIC超像素分割详解(一):简介

本文介绍了SLIC超像素分割技术,一种2010年提出的简单线性迭代聚类算法,它将图像转化为5维特征向量并进行局部聚类。SLIC算法生成的超像素紧凑且形状接近均匀,常用于图像分割等计算机视觉任务。其优点包括参数少、兼容灰度图、速度快等。文章还简述了Lab颜色空间的特点,并概述了SLIC算法的实现步骤,包括初始化、距离度量和迭代优化等。

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SLIC超像素分割详解(一)

超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度,所以通常作为分割算法的预处理步骤。已经广泛用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视觉应用。几种常见的超像素分割方法及其效果对比如下:


   Graph-based           NCut            Turbopixel          Quick-shift        Graph-cut a        Graph-cut b         SLIC

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