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应用视觉显著性的快速有偏聚类超像素算法
引用本文:李鹏,杨旸,方涛.应用视觉显著性的快速有偏聚类超像素算法[J].西安交通大学学报,2015,49(1):112-117,138.
作者姓名:李鹏  杨旸  方涛
作者单位:1. 上海交通大学自动化系,200240,上海;西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
2. 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
3. 上海交通大学自动化系,200240,上海
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61203254);教育部博士点基金资助项目(20120201120024)
摘    要:针对正则化超像素方法的超像素数随边缘拟合要求迅速增长的问题,提出了一种有偏聚类超像素算法。结合人类视觉对目标专注程度不一的特点,在SLIC算法框架下,提出了基于视觉显著性的非均匀初始化方法和有偏聚类距离函数。算法在图像的显著性区域进行密集的过分割,保持目标边缘的细节信息,而在非显著区域仅生成稀疏的超像素,以降低分割块数,再通过一步全局聚类和边缘逐步细化过程,有效地保证了图像的边缘拟合,同时提高了算法的速度。实验表明,在相同超像素数下,所提算法在边缘查全率、欠分割错误率以及运行速度方面均优于传统算法。

关 键 词:超像素  视觉显著性  有偏聚类  边缘细化

A Fast Superpixel Algorithm with Biased-Clustering Using Visual Saliency
LI Peng , YANG Yang , FANG Tao.A Fast Superpixel Algorithm with Biased-Clustering Using Visual Saliency[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2015,49(1):112-117,138.
Authors:LI Peng  YANG Yang  FANG Tao
Institution:LI Peng;YANG Yang;FANG Tao;Department of Automation,Shanghai Jiaotong University;School of Electronics and Information Engineering,Xi’an Jiaotong University;
Abstract:
Keywords:superpixel  visual saliency  biased-clustering  boundary refining
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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