基于SLIC0 融合纹理信息的超像素分割方法*
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资源说明: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。
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