基于超像素的谱聚类图像分割算法共21页

图像分割中基于超像素的算法研究图像分割是图像处理领域中的一项重要技术。

传统的图像分割方法主要基于像素级别的处理，这种方法存在着诸多的问题。

例如，当图像拥有复杂的纹理或边缘时，传统方法就会出现误差。

此时，基于超像素的算法就成为了一种有效的解决方案。

什么是超像素超像素，是指把一幅图像分成若干个区域，每个区域内像素值相似或者具备某些特征，并且区域内像素之间也相互关联。

超像素的概念起源于计算机视觉领域中的图像分割。

超像素的优点超像素算法可以将大量像素聚合到一个区域中，因此可以减少成像噪声、提高图像分割效果和效率。

此外，超像素的生成有着较好的完整性和紧密度。

基于超像素的图像分割算法在基于超像素的图像分割算法中，首先需要对图像进行超像素分割。

分割得到的超像素表示了图像中的不同区域，然后将超像素的特征和空间关系综合起来，将其分成不同的目标区域。

下面是一些常用的基于超像素的图像分割算法。

1. SLIC超像素分割算法SLIC算法是Martin等人提出的一种基于紧密度和颜色的超像素分割方法。

SLIC算法首先将图像分割成大小相等的块，然后每个块的中心点作为一个初始超像素，利用k-means算法进行极值点搜索和颜色一致性检测，对超像素进行调整。

在超像素分割之后，SLIC算法使用超像素的色彩和位置信息来计算相邻超像素之间的边缘代价，然后将边缘代价作为输入来执行连接超像素的过程。

2. ERS超像素分割算法ERS超像素分割算法提出了一个非常简单的超像素分割方法，通过从代表超像素（即主要色彩）开始，逐步向外扩展，以抑制超像素的过度生长。

ERS算法首先选择初始超像素，然后使用类似于水流蔓延的方式进行扩散，扩散到达超像素边缘时，将颜色相似度较高的点添加到当前超像素中，循环执行这一步骤，直到到达边缘。

ERS算法的动态增长方式使得生成的超像素更适合复杂的目标，同时也是一个高效的算法。

3. TP超像素分割算法TP超像素分割算法是一种采用分层图的高效算法。

超像素分割 python超像素分割（Superpixel Segmentation）是一种图像分割的方法，旨在将图像分割为若干均匀、紧凑且具有语义的区域。

超像素分割是计算机视觉和图像处理领域的热门研究方向，常用于目标识别、图像分割、物体跟踪等应用。

超像素分割的基本思想是将图像划分为若干个具有一定连续性的区域，并且使得区域内的像素具有相似的颜色、纹理、边缘等特征。

相比于传统的像素级分割方法，超像素分割能够减少计算复杂度，并且更好地保留了图像中的结构信息。

下面介绍几种常用的超像素分割方法。

1. SLIC超像素分割算法SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）是一种流行的超像素分割算法。

它将图像划分为一系列紧凑的超像素，其中每个超像素由相似的像素组成。

SLIC算法首先将图像均匀地划分为固定数量的网格，然后在每个网格内寻找代表性的像素，最后通过优化迭代过程来调整超像素的形状和位置。

2. SEEDS超像素分割算法SEEDS（Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling）是一种基于分水岭算法的超像素分割方法。

它通过在图像中随机选择一些种子像素，然后通过种子像素之间的相似性来迭代地合并像素，最终得到超像素分割结果。

3. LSC超像素分割算法LSC（Linear Spectral Clustering）是一种基于谱聚类的超像素分割算法。

它通过将图像像素表示为高维特征空间中的点，并利用谱聚类算法将像素分成若干个紧凑的子集。

LSC算法具有较好的鲁棒性和可扩展性，并且能够处理不规则形状的超像素。

4. ERS超像素分割算法ERS（Efficient Graph-Based Image Segmentation）是一种基于图论的超像素分割算法。

它通过建立一个图，其中图的节点表示图像的像素，边表示像素之间的关系。

ERS算法通过最小生成树算法和最大子图算法来合并相似的像素，从而得到紧凑且连通的超像素。

基于超像素分割的图像语义分割研究随着计算机视觉领域的快速发展，图像语义分割工作的实现越来越被重视。

图像语义分割指的是将一个图像分成多个区域，并标注出每个区域所属的类别。

这项工作在许多领域中都有着广泛的应用，如自动驾驶、医学图像分析、安防监控等。

图像语义分割技术是由超像素分割、特征提取和分类器三个部分组成的。

其中，超像素分割是实现图像分割的基础。

超像素分割将一幅图像分成若干个细小且具有相似特征的区域，这样可以保留图像的主要特征。

与传统图像分割方法相比，超像素分割更能够反映图像的语义信息，因此有助于提升图像语义分割的效果。

目前，超像素分割可以采用多种技术实现。

其中比较常见的包括SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法、COS（Clustering Over Superpixels）算法、LSC（Local Spectral Clustering）算法等。

SLIC算法是一种基于聚类的超像素分割算法，其基本思想是将颜色空间和位置空间转化为一个5维空间，然后通过k-means聚类实现图像分割。

由于其简单快速、易于实现等优点，SLIC算法已被广泛应用于图像分割领域。

COS算法则是在SLIC算法基础上进行了改进，其主要思想是将超像素的边界与目标边界重合，从而能更好的保留图像的语义信息。

与前两种算法不同的是，LSC算法是一种基于局部谱聚类的超像素分割算法。

该算法根据邻域相似度构建图像的邻接矩阵，并将其转化为拉普拉斯矩阵。

通过谱分解求解每个子空间的特征向量，对每个节点进行谱聚类。

LSC算法的主要优点是能够更好地保留图像的边缘信息，从而提升图像分割的精度。

图像语义分割的另一个重要组成部分是特征提取。

特征提取可以从图像中提取出有用的特征，然后将这些特征作为分类器的输入。

与传统的特征提取相比，卷积神经网络（CNN）技术可以更好地提取图像的特征。

CNN技术通过多层卷积核的卷积和池化操作，能够逐渐抽象出图像的重要特征，并且较好地解决了平移不变性的问题。

基于谱聚类的三维⽹格分割算法（SpectralClustering） 谱聚类（Spectral Clustering）是⼀种⼴泛使⽤的数据聚类算法，[Liu et al. 2004]基于谱聚类算法⾸次提出了⼀种三维⽹格分割⽅法。

该⽅法⾸先构建⼀个相似矩阵⽤于记录⽹格上相邻⾯⽚之间的差异性，然后计算相似矩阵的前k个特征向量，这些特征向量将⽹格⾯⽚映射到k维谱空间的单位球上，最后使⽤K-means⽅法对谱空间中的数据点进⾏聚类。

具体算法过程如下：⼀．相似矩阵 ⽹格分割以⾯⽚为基本单元，为了能使算法沿着⼏何模型的凹形区域进⾏分割，⽹格相邻⾯⽚之间的距离采⽤[Katz et al. 2003]中提到的⽅法，具体形式在“”中有所解释，距离由测地距离Geod_Dist和⾓度距离Ang_Dist两部分组成，如下所⽰： 上式中有两个重要的参数δ和η，参数δ通常取值范围为[0.01, 0.05]，其⽤于控制测地距离和⾓度距离之间的权重⽐例，参数η通常取值范围为[0.1, 0.2]，其使得分割边界更倾向于凹形区域。

计算完相邻⾯⽚之间的距离后，相似矩阵中对应位置的值由距离的⾼斯函数得到：其中：⼆．⽹格谱聚类 谱聚类⽅法在本质上都是类似的，都是利⽤相似矩阵的特征向量将原始空间中的数据映射到谱空间，并在谱空间中进⾏聚类。

⽹格上的谱聚类⽅法如下： 1 由上述定义计算相似矩阵W； 2 计算归⼀化矩阵N：N = D-1/2WD-1/2； 3 计算矩阵N的前k个最⼤特征向量e1, e2, … , e k，以这k个特征向量为列组成矩阵U = [e1, e2, … , e k]； 4 将矩阵U的每⼀⾏单位化后得到矩阵Ȗ； 5 提取出k个初始聚类中⼼⽤于K-means聚类，该过程先计算矩阵Q = ȖȖT，然后查找矩阵Q中的最⼩元素Q rs，那么r和s点就是两个距离最远的点，然后继续查找后续点； 6 以Ȗ的⾏向量为数据样本进⾏K-means聚类。

基于超像素的快速模糊聚类算法（SFFCM）是一种新型的图像处理算法，它能够利用超像素技术对图像进行快速模糊和聚类处理。

本文将介绍SFFCM算法的原理及其在图像处理中的应用。

一、算法原理1. 超像素分割SFFCM算法首先利用超像素分割技术将输入的图像分割成多个相似的区域，每个区域称为一个超像素。

超像素分割技术能够将图像中相似的像素点相连并合并成一个超像素，从而减少图像的复杂度，提高后续处理的效率。

2. 模糊处理接下来，SFFCM算法对每个超像素进行模糊处理，以减少图像中的噪声和细节，从而使图像更加平滑和清晰。

模糊处理可以采用高斯模糊、均值模糊等常见的模糊算法，也可以根据具体应用场景选择合适的模糊方法。

3. 聚类分析在模糊处理完成后，SFFCM算法利用聚类分析技术对模糊后的超像素进行分组，将相似的超像素归为同一类别，从而实现图像的聚类处理。

聚类分析可以采用K均值聚类、谱聚类等经典的聚类算法，也可以根据实际需求选择合适的聚类方法。

4. 参数优化SFFCM算法对聚类结果进行参数优化，以提高图像聚类的准确度和稳定性。

参数优化包括调整聚类算法的参数、优化超像素分割的参数等，旨在使SFFCM算法的性能达到最优。

二、应用案例1. 图像分割SFFCM算法可应用于图像分割中，通过超像素分割和聚类分析，将输入的图像分割成多个具有相似特征的区域，为图像分析和识别提供便利。

2. 图像增强SFFCM算法能够对图像进行模糊处理和聚类分析，使图像变得更加清晰和平滑，适用于图像增强和美化。

3. 图像检索通过SFFCM算法对图像进行聚类处理，可以将相似的图像归为同一类别，提高图像检索的准确度和效率。

4. 图像压缩SFFCM算法可以在图像压缩中起到优化图像质量的作用，通过模糊处理和聚类分析，降低图像的复杂度和信息量，从而实现更高效的图像压缩。

通过以上对SFFCM算法原理及应用案例的介绍，可以看出SFFCM算法在图像处理领域具有广泛的应用前景，能够为图像分割、图像增强、图像检索、图像压缩等方面提供有效的解决方案。

超像素分割算法超像素分割算法是⼀种图像分割技术，其基本思想是将图像划分为⼀些超像素，这些超像素在颜⾊、纹理和空间上具有相似性。

相⽐于传统的像素级别的分割，超像素分割可以⼤⼤降低图像数据的维度，减少计算的复杂度，提⾼图像处理的效率。

⼀、超像素分割算法的概述超像素分割算法是⼀种基于图像内容的分割技术。

它通过将颜⾊、纹理和空间位置相近的像素组合成超像素，从⽽实现图像的⾼效表示和简化处理。

相⽐于传统的基于像素的图像分割⽅法，超像素分割可以⼤⼤降低数据的维度，减少计算的复杂度，提⾼图像处理的效率。

同时，由于超像素分割考虑了像素间的空间关系和语义信息，因此能够得到更为准确和有意义的分割结果。

⼆、超像素分割算法的基本流程超像素分割算法的基本流程包括：初始化、⽣⻓、优化和终⽌四个步骤。

1.初始化：在这⼀步中，算法会随机选择⼀个种⼦像素，并将其加⼊到超像素中。

种⼦像素的选择通常考虑其颜⾊、纹理和空间位置等因素。

2.⽣⻓：在这⼀步中，算法会根据⼀定的规则将与已⽣成的超像素相近的像素添加到超像素中。

这些规则可以包括颜⾊、纹理和空间位置的相似性等。

3.优化：在这⼀步中，算法会对⽣成的超像素进⾏优化，以改进其质量和形状。

优化的⽅法可以包括对超像素的颜⾊、形状和边界进⾏调整等。

4.终⽌：在这⼀步中，算法会判断是否已经达到了终⽌条件。

如果已经达到了终⽌条件，则算法结束；否则，返回步骤2继续执⾏。

三、超像素分割算法的应⽤超像素分割算法在图像处理、计算机视觉和机器学习等领域具有⼴泛的应⽤。

下⾯列举了⼀些常⻅的应⽤场景：1.⽬标检测：超像素分割可以⽤于⽬标检测任务中，将⽬标区域划分为⼀些超像素，从⽽简化计算和提⾼检测的效率。

2.图像分类：超像素分割可以⽤于图像分类任务中，将图像划分为⼀些超像素，从⽽提取出更为丰富和有意义的特征。

3.图像识别：超像素分割可以⽤于图像识别任务中，将图像划分为⼀些超像素，从⽽得到更为准确和有意义的识别结果。

基于超像素聚类的图像分割方法研究的开题报告一、研究背景及意义图像分割是指将数字图像中的像素划分为若干个区域，每个区域内具有相似的颜色、纹理、亮度等特征。

图像分割技术一般用于计算机视觉、图像处理、计算机图形学等领域，常见的应用包括目标识别、人脸识别、医学影像处理等。

传统的图像分割方法主要基于阈值、边缘检测等技术，但这些方法有的会受到噪声、光照变化等因素的影响，导致分割效果不理想。

近年来，基于超像素聚类的图像分割方法得到了广泛关注，其主要原理是将原始图像按照相似程度分成若干个超像素，然后对超像素进行聚类得到分割结果。

该方法通过减少像素数量，提高图像分析效率，且分割结果较为准确，被广泛应用于各种图像处理和计算机视觉任务中。

二、研究内容和目标本研究的主要内容是基于超像素聚类的图像分割方法，旨在提高图像分割的效率和准确性。

具体研究目标包括：1. 分析超像素聚类算法的原理和特点，了解该方法在图像分割中的优势和限制。

2. 探究图像聚类算法，包括K-means聚类、谱聚类等，以及如何将聚类算法应用于超像素分割中。

3. 实现基于超像素聚类的图像分割算法，尝试采用不同的聚类算法，并比较分割结果和效率。

4. 针对超像素图像分割方法的局限性，探索一些改进方案，例如加入先验知识、深度学习等技术，以期提高分割效果。

5. 对比分析本算法与其他经典的图像分割算法，评估其优劣，并给出改进建议和未来研究方向。

三、研究方法和步骤1.调查和收集超像素聚类算法在图像分割领域的最新进展和应用案例，包括相关的研究论文、文献、代码等。

2.对比分析不同的超像素聚类算法，并选择一种或多种较为适合的算法作为研究模型。

3.运用Python编程语言实现目标算法，并编写测试程序对其性能进行验证和评估。

4.对比研究其他主流的图像分割方法，并评估各种方法的优缺点，提出改进措施。

5.根据对比实验结果和反馈，进行算法优化和改进。

四、预期成果1.完整的基于超像素聚类的图像分割算法程序。

超像素分割算法（SLIC算法）
SLIC算法的核心思想是将图像空间和颜色空间相结合，通过将像素点聚类为超像素，实现图像的分割。

算法的流程如下：
1.初始化：选择超像素数量K，并进行初始位置的选择。

一种常用的初始化方法是均匀地将图像分成K个网格，并选取每个网格的中心点作为初始位置。

2. 迭代优化：对每个超像素中心点，使用k-means算法将其周围的像素分类到该超像素。

这里的距离度量不仅包括欧氏距离，还考虑了颜色相似性和空间距离的权重。

同时，还计算了每个像素点到最近超像素中心点的距离，用于后续的超像素合并操作。

3.超像素合并：根据像素点到最近超像素中心点的距离和相邻超像素之间的相似性，进行超像素的合并操作。

这样可以将尺寸较小的超像素合并为更大的超像素，使得图像分割更加连贯。

4.迭代优化：重复步骤2和步骤3，直到达到预设的迭代次数或者收敛为止。

SLIC算法有以下特点：
1. 快速有效：SLIC算法通过使用k-means算法进行迭代聚类，使得算法具有较高的效率。

同时，由于使用了颜色和空间信息，也能够获得更好的分割效果。

2.参数少：SLIC算法只需要设置一个参数，即超像素数量K，此外，还可以根据需要设置聚类的迭代次数。

3.保持图像边界：由于考虑了颜色相似性和空间距离的权重，在进行超像素合并操作时能够较好地保持图像的边界。

4.可扩展性：SLIC算法可以很容易地扩展到多通道的图像，同时也可以用于视频超像素分割。

总的来说，SLIC算法是一种快速有效的超像素分割算法，具有较好的分割效果。

通过合适的初始化和迭代次数，可以在保持图像细节的同时实现图像的快速分割。

基于超像素分割的图像处理方法研究随着数字图像处理技术和计算机视觉领域的不断发展，基于超像素分割的图像处理方法也越来越受到关注。

超像素是指在原始图像上划分成一组紧密相连的像素块，这些块可以用于图像分割、物体识别、图像重构等应用中。

相较于传统的像素点，超像素拥有更好的几何、颜色和空间上的连续性，可以更好的表达图像特征。

本文将探讨超像素分割方法在图像处理中的应用。

一、超像素分割方法超像素分割方法通常可以分为基于图论、聚类和图像分割等三种方法。

基于图论的超像素分割方法利用了图上最大流、最小割、最短路等算法，将原始图像划分成多个超像素。

这种方法需要预先设置超像素的数量，且计算时间较长。

聚类法基于超像素之间距离的度量，将超像素逐步合并成较大的图块。

这种方法不需要设置超像素数量，快速且准确。

图像分割法是利用分割算法将图像分割成超像素。

这种方法需要时间更长，但是得到的超像素数量比聚类法更多，更准确。

二、超像素分割方法在目标检测中的应用超像素方法可以用于目标检测中的物体识别和跟踪。

通过分割出的超像素来识别目标，并利用目标的运动状态来跟踪目标。

基于超像素分割的目标检测优点包括：相较于传统的像素点，超像素可以提供更好的几何和空间连续性，从而提高物体检测的准确率；超像素分割后，其像素数量大大减少，从而加快处理速度。

三、超像素分割方法在图像重构中的应用在图像重构中，超像素分割可以提高图像的质量和分辨率。

基于超像素分割的图像重构方法可以分为两种，一种是快速重构，另一种是具有更好细节的重构。

快速重构方法使用超像素替换图像中的像素点，从而减少像素点数量，提高了处理速度。

更好细节的重构方法则利用超像素的局部纹理和颜色信息，重建出更具细节的图像。

四、超像素分割方法在计算机视觉中的应用基于超像素分割的方法在计算机视觉中也有着广泛的应用。

例如基于超像素分割的图像分割方法、基于超像素的目标跟踪算法、基于超像素的特征提取技术等。

总之，超像素分割技术以其在时间和空间上的优势，已在图像处理的多个领域得到应用。

一种改进超像素融合的图像分割方法余洪山;张文豪;杨振耕;李松松;万琴;林安平【摘要】基于超像素的传统图像分割方法在边缘分割的一致性、计算效率和融合算法的自适应性等方面仍存在诸多问题.文章结合国内外相关研究进展,提出了一种新型超像素融合的图像分割方法.方法采用ERS超像素过分割算法,以强度、梯度直方图作为超像素特征,并采取EMD方法计算特征距离,通过混合Weibull模型获取融合自适应阈值,进而完成分割.算法时间复杂度降至为O(N),分割过程中不需要手动选取待分割区域,有效提高了算法的自适应性.实验结果表明本方法在分割边界准确度和处理效率方面优于现有方法.【期刊名称】《湖南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(045)010【总页数】9页(P121-129)【关键词】超像素;区域融合;陆地移动距离;混合Weibull模型;图像分割【作者】余洪山;张文豪;杨振耕;李松松;万琴;林安平【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学深圳研究院,广东深圳 518057;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学深圳研究院,广东深圳 518057;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院/机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙410082【正文语种】中文【中图分类】TP273图像分割是利用颜色、纹理和灰度等特征将图像分割成一定数量的符合人类视觉感知分类的区域. 由于自然图像中场景的复杂性，加之人的视觉感知上的主观性，人们对图像场景理解不尽相同，因此图像分割一直是计算机视觉中的一个难点. 传统方法以像素为基本处理单元，使得算法时间消耗大、效率低. 超像素是指具有相似纹理、颜色和亮度等特征的相邻像素构成的图像块[1]，它利用像素之间特征的相似程度将像素分组，在很大程度上降低了后续图像处理任务的复杂度. 然而超像素分割会对图像产生过分割，并不能达到符合人的视觉感知的分割结果. 超像素算法多用于图像分割预处理，在后续图像处理中用超像素来代替像素，大大降低了时间的消耗.目前，基于超像素融合的图像分割研究开始获得越来越多的关注，典型方案有基于SLIC或Normalized cuts产生超像素过分割，然后提取超像素的特征(颜色、纹理和直方图等)，再基于一定的相似性度量标准计算相邻两个超像素的特征相似性距离. Hsu C Y等[2]提出了基于谱聚类的融合策略，该方法通过对SLIC 产生的超像素进行谱聚类取得了较高的效率，但其对于复杂场景的分割结果不够理想. Song X 等[3]采用了基于分层超像素的区域融合策略-MSRM(maximal similarity based region merging)[4]，针对前景对象很少的图像，该方法可以得到较好的分割结果，但需要人为给定前景对象所在的大致矩形区域. 当场景前景对象很多且分散时，该算法将很难处理，因此存在很大的局限性. Han B等[5]利用Normalized cuts[6]产生超像素，基于直方图的相似性度量计算相邻超像素间的非相似性距离来完成对图像的分割. 该方法虽然对相似的超像素进行了融合，但是融合比较保守导致分割结果过于细化，即在明显应该分割为一个对象的区域中存在没有融合的超像素边界. 综上所述，目前基于超像素融合的图像分割方案在边缘分割的一致性、特征相似性度量的可靠性、计算效率和融合算法的自适应性方面仍需进一步改善.针对上述问题，本文结合国内外相关研究进展，提出了一种改进超像素融合的图像分割方法. 主要改进如下：1)本文采用ERS(entropy rate superpixel)算法生成与真实边缘一致性更佳的超像素图像；2)选用稳定性好且计算简易的直方图特征(强度、颜色及方向直方图)，并采用陆地移动距离EMD(Earth Mover’s distance)计算超像素节点间相似性，以适应多种结构尺寸；3)采用Weibull 模型对相邻超像素的EMD 分布进行估计，获取融合处理的自适应阈值，从而提高了本文算法的鲁棒性. 本文算法时间复杂度为O(N)，处理过程中不需要手动选取待分割区域，分割结果的边界准确率和处理效率均具有明显的提高.1 改进的超像素融合图像分割方法如图1 所示，本文提出的超像素融合图像分割方法可划分为三部分：1)超像素过分割方法选择及图像预分割；2)以超像素节点为单位，求取强度、颜色以及方向(梯度)的特征直方图，基于特征相似性距离EMD模型，计算相邻节点各自特征直方图之间的相似性距离；3)建立Weibull 混合模型(Weibull mixture model)，对模型中的参数进行估计，确定节点特征相似性距离阈值γf ，并根据其进行超像素融合.1.1 基于超像素算法的图像预分割1.1.1 超像素算法选择目前，超像素算法主要分为两大类：基于图论的算法和基于梯度上升的算法.超像素的评价标准[7]主要包括：1)边缘贴合度；2)紧密度；3)计算效率等. 边缘贴合度指的是超像素边缘与真值边沿的吻合程度. 某些超像素方法虽然可以产生超像素，但是超像素的边缘可能穿过场景中物体的实际边缘. 紧密度反映了超像素形状是否规则以及边缘平滑程度. 常见的超像素算法性能比较[7]如表1 所示(使用公测数据集Berkeley dataset[8]中图片进行测试，其中边缘贴合度通过边界召回率boundary recall[7]反映)．图1 基于超像素融合的图像分割流程图Fig.1 Flow chart of image segmentation based on superpixel merging表1 几种超像素方法的性能特点Tab．1 Several superpixel algorithm performance characteristics算法边缘贴合度形状是否规整数量是否可控紧密度是否可控时间复杂度Ncuts0.68√√×O(N32)watersheds-×××O(Nlog (N))mean-shift-×××O(N2)Turbopixel0.61√√×O(N)SLIC0.82√√√O(N)ERS0.84×√√O(Nlog (N))超像素分割是为后续的分割服务的，所以超像素的边缘贴合度对后续的分割质量有着最直接的影响. 同时综合表格中时间复杂度、紧密度和数量是否可控等性能，本文采用的是边缘贴合度非常好的ERS(entropy rate superpixel)算法产生超像素.1.1.2 基于ERS的超像素计算和图模型构建ERS是由Liu等人[9]在2011年提出的一种基于图的聚类算法，该算法采用了一种新型的目标函数，并通过在图拓扑结构中最大化目标函数产生超像素. ERS算法构造的目标函数如表达式(1)所示：(1)式中，A表示图拓扑结构中的边集，λ是可调节的权重因子，H(A)代表随机游走熵率项，B(A)代表平衡项. H(A)项的定义为：(2)式(2)中，pi,j代表随机游走的转移概率，μi为随机游走的固定分布，H(A)构造的目的是为了生成紧密度较好的超像素，而构造平衡项则是为了约束超像素的尺寸．B(A)项的构造为：(3)式(3)中，ΖA是聚类分布，表示聚类分布的概率[10].用ERS算法对原始图像进行超像素过分割后，整幅图像由许多超像素构成. 超像素构成的“图”模型如图2所示，其中图结构由节点和边组成，即G=(V,E)，节点V 不再是图像中所有的像素集合，而由超像素构成，E是由连接相邻两个节点(超像素)的边构成的集合.图2 超像素“图”结构Fig.2 Superpixel “graph” structure1.2 特征提取与相似性度量1.2.1 超像素节点特征提取在二维彩色图像中，颜色、强度以及方向梯度是三种常用且易提取的直方图特征. 超像素是一定范围内像素点的集合，因此本文选取强度直方图、颜色直方图和方向直方图特征作为超像素节点特征.强度直方图是一个1维256区间的直方图，颜色直方图是由色调(hue)和饱和度(saturation)(HSV颜色空间中)构成的76*76(颜色位数为8位)的2维直方图，梯度直方图是用方向梯度(即垂直方向梯度与水平方向梯度的反正切)构成的1 维的360 区间的直方图，这个特征与HOG 特征类似. 为便于计算处理，算法将所有的特征直方图归一化处理.1.2.2 基于EMD的相似性度量1)EMD度量标准为了计算上述特征直方图相似性从而为超像素融合提供判断依据，本文采用EMD作为相似性度量标准. EMD是一种在某种区域两个概率分布距离的度量，即被熟知的Wasserstein度量标准. 如果两个分布被看作在区域上两种不同方式堆积一定数量的山堆，那么EMD是把一堆变成另一堆所需要移动单位小块最小的距离之和. EMD定义如表达式(4)[10]：(4)其中fij需要满足的约束条件：fij≥0(5)∑jfij≤pi(6)∑ifij≤qj(7)其中P和Q为两种给定的分布，P为m个特征量xi和其权重pi的集合，Q为n 个特征量yi和其权重qi的集合，P和Q分别记作P={(x1,p1),…,(xm,pm)}和Q={(y1,q1),…,(yn,qn)}. 在计算这两个分布EMD前，需先定义好P、Q中任意特征量Pi和Qi之间的距离dij(该距离称为ground distance，两个分布之间EMD 依赖于分布中特征量之间的ground distance). 当这两个特征量是向量时，dij是欧式距离，当这两个特征量是概率分布时则dij是相对熵(Kullback-Leibler divergence). 约束条件(5)是对方向性进行约束. (6)和(7)是对两个分布的量进行约束. 当P和Q归一化后有相同的总量时，EMD等同于两个分布之间的Mallows距离[11].EMD相比其它分布距离计算方法有着明显的优势[10]：EMD适用于计算两个直方图之间的距离，并且它能够处理变化尺寸的结构，有着更大的紧凑性和灵活性；如果两个分布有相等的总量，EMD则是一种真实的度量.2)相似性度量对于任意相邻的超像素对(节点)va和vb，提取其以强度(1维)、颜色(2维，HSV空间中色调和饱和度)和方向(1维)直方图为特征的4维特征直方图，再将其归一化处理，以此作为计算va、vb间EMD的参数. va、vb的特征相似性距离如式(8)[11]所示：(8)其中dn表示第n对相邻节点va和vb的特征相似性，且dn∈[0,1]，如果dn为0，则两个相邻节点特征完全一样，如果为1，则意味着相邻两个节点完全不相似.为常量，是以上述相邻节点的4维特征直方图为参数所能求得的最大可能的EMD，从而使得式(8)中dn的值在0到1之间. 其中，强度变化的最大可能为黑色到白色，色调(hue)变化的最大可能为0°到360°，饱和度(saturation)变化的最大可能为0%到100%，梯度方向变化的最大可能为水平梯度到垂直梯度.基于上述处理后，图像对应的图构建G=(V,E)基本完成，其中 V由超像素构成的集合，E为连接相邻两个节点(超像素)的边构成的集合，边权重由其连接的两个超像素之间的EMD确定，作为这两个超像素的相似性度量. 如图3所示．图3 “图”的权重示意图Fig.3 Schematic diagram of the weight of the graph1.3 自适应融合不同场景图像的最佳融合阈值不尽相同，如采用手动设置阈值，则需要多次更改阈值方能得到较好的分割结果. 为了确定本文超像素融合所需的自适应相似性阈值，首先需要得知边缘权重的分布模型，尚无证据表明相邻节点间的EMD服从均匀分布或者正态分布. 由于被比较的两个直方图特征向量分布是相关且非同分布的，根据文献[12]，这两个特征向量之间的Lp范数距离服从Weibull分布. 另外Chen-Ping Yu等人[13]的工作也对其进行了佐证. 因此，本文采用Weibull模型对相邻超像素的EMD分布进行估计，以获得自适应阈值，用于对不同场景图像的融合分割处理，从而提高了算法的鲁棒性.1.3.1 Weibull混合模型及参数估计Weibull是概率统计中常用的分布模型. 采用两个Weibull分布混合后对所有相邻超像素对的特征距离(EMD)X建立模型. 其混合模型完整形式如公式(9)所示：(9)其中θ=(ε1,φ1,μ1,ε2,φ2,μ2,π) 是待确定的模型参数.ε、φ、μ和π分别是尺度、形状、位置和混合参数.为了得到M2(Χ;θ) 中的参数，需要对M2(Χ;θ)进行参数估计，本文采用最大似然估计. 最大似然估计是基于观测样本的似然函数最大化来对参数进行估计的，M2(Χ;θ)的似然函数取对数后如下：lnM2(X;θ)=(10)该似然函数很复杂，并且存在位置参数μ1和μ2，因此，本文采用Nelder-Mead 方法[14-15]，它作为一种不含导数的优化方法，通过使(10)的负对数似然函数最小化来实现对参数的估计.为了得到相似性阈值γf，本文采用一个单一Weibull分布来拟合由两个Weibull 分布构成的混合Weibull模型，用AIC(Akaike Information Criterion)[16]信息准则来防止拟合混合Weibull模型过程中出现的过拟合. 相似性阈值γf由表达式(11)决定：(11)当混合模型更好的时候，γf的取值为max (x,η)，此时γf是混合的两个部分的交点，通过搜索向量Xf 的值可以以线性时间得到该方程的解. 当单一的Weibull更好时，即AIC(M2)>AIC(M1) 时，γf通过计算M1的逆累计分布函数得到，其中τ是给定的一个百分数，τ∈[0,1].1.3.2 超像素融合处理对于图像对应的图结构G=(V,E)，若相邻节点之间边的权重大于γf时，则认为该边连接的两个超像素差异较大，分属不同对象，该边继续保留，反之，则对两个超像素进行融合.超像素融合过程示意图如图4 所示，图中相似性阈值为0.6，即当连接相邻两个超像素(节点)的边的权值小于0.6 时，则认为这两个相邻超像素属于同一对象物体，可以对这两个超像素进行融合，形成一个更大的区域(如图4中实线连接的超像素节点)，反之，如果连接相邻超像素的边缘权值大于0.6，则认为该相邻超像素对不相似，属于不同的对象物体，继续保留分割边界(如图4 中的虚线形成的边界).2 实验结果与分析为验证本文方法的有效性和先进性，本文采用两个常用公测数据集BSD(Berkeley Segmentation Dataset)[8]以及SUN Dataset[17]的图像进行实验对比分析. 实验平台配置如下：PC主频为2.0 GHz，RAM为4 G，软件环境为MATLABR2014a.图4 超像素融合过程示意图Fig.4 Schematic of the superpixel merging process2.1 实验结果图5为本文方法得到的实验结果. 从图中可以看出：本文方法分割结果边界与场景真实边界具有良好的一致性，对于复杂的场景，如第二行图像所示，同样能得到与人的视觉感知相一致的结果．图5 实验结果Fig.5 Results of the experiment2.2 Weibull模型的有效性分析为了验证本文算法加入Weibull模型的有效性，本文另通过手动选取相似性阈值γf ，对不同场景图像进行超像素融合实验. 实验结果(超像素融合后的均值填充效果图)如图6所示.图6中最右侧为与真实场景最一致的融合效果图. 由实验结果可知，要得到良好的融合效果，必须手动调节多次阈值直至结果满意为止. 而且，对于不同场景的图像，其最佳相似性阈值不尽相同.加入Weibull模型后，最佳相似性阈值可由Weibull分布估计求得. 与上述手动调节阈值相比，具有更好的灵活性，避免了繁琐的调节阈值的步骤，可方便应用于不同的场景图像，极大地提高了算法的鲁棒性.2.3 分割结果直观效果对比为了验证本文算法的分割效果，本文选取了2种常用的基于超像素融合的分割算法并与其进行了对比，分别为DBSCN算法[18]对SLIC超像素融合的分割方法(SLIC-DBSCN)，基于原型对象(proto-object)的分割方法[12](PO).图6 手动选取阈值融合实验结果Fig.6 Merging results of selecting the threshold value manually不同算法的实验结果对比如图7所示，其中(a)为原始图像，(b)、(c)和 (d)分别为SLIC-DBSCN算法、PO算法以及本文算法的分割结果. 超像素数目均设定为600. 由图7中分割结果的对比可得，在产生相同超像素个数的情况下，本文方法得到的分割结果在保持边界的性能上优于SLIC-DBSCN算法和PO方法，分割结果视觉效果上更符合人的视觉感知.图8为图7的局部细节放大对比. 进一步从分割细节上进行了对比说明.图7 不同算法的实验结果对比Fig.7 Comparison of experimental results from different algorithm图8 局部细节放大对比图Fig.8 Partial details of the enlarged comparison chart2.4 分割结果性能量化对比为了对实验结果进行量化评价，本文采用了3种量化指标：1)PRI(Probabilistic Rand Index)[19]，它统计了实验的分割结果的边界标记像素与真实分割结果保持一致的数目，即分割结果的边缘准确度；2)VOI(Variation of Information)[20]，该指标针对两个类之间的信息的不同进行了距离度量；3)BDE(Boundary Displacement Error)[21]，该指标表示分割结果与真值之间的区域边界的平均位移.从以上指标可以得出，PRI越高，VOI，BDE越小，则分割结果的性能越好. 本文分割方法与Normalized cut(Ncut)[6]，Mean Shift[22]，Ultrametric Contour Maps(UCM)[23]，Segmentation by Aggregating Superpixels (SAS)[24]，SLIC-DBSCN算法以及PO算法的量化比较如表2所示，其中文献[6]、[22]、[23]、[24]的性能量化数据来自于文献[2]，实验数据集采用BSD.表2 本文方法与其他算法分割结果的性能评估Tab．2 The performance evaluation of this paper and ot her algorithm segmentation’s results方法PRIVOIBDENcuts[6]0.724 22.906 117.15Meanshift[22]0.795 81.972514.41UCM[23]0.811.68N/ASAS[24]0.831 91.684 911.29SLIC-DBSCN0.784 61.927 813.72PO0.846 31.582 511.21本文方法0.853 71.519 110.98本文采用BSD数据集做了40组分割实验，并对三种不同分割算法的时间分别计算平均值，实验图像尺寸481×321，在设置不同超像素数目N的情况下，三种方法平均消耗时间如表3所示．表3 不同N时算法的平均时间消耗Tab．3 Average time consumption of algorithm for different N s方法N=500N=800N=1 000SLIC-DBSCN18.826.238.5PO10.415.323.6本文方法10.716.124.5由表看出，本文算法具有较高的时间效率，相较于SLIC-DBSCN算法具有明显的优势，与PO算法相差无几. 随着超像素的数目增多，时间消耗亦随之增加，虽然N越大，超像素对边缘的贴合度越好，但是并不是对任何图像都将超像素的数目N设置的越大越好，对于图像尺寸较小时，如BSD数据集的尺寸为481×321，N 设置600即可获得很好的分割结果.3 结论本文在图像预处理阶段(超像素分割)采用了ERS算法，通过产生数目更少的超像素便可达到更好的边缘保持性能，这一点对后续的分割至关重要.此外，本文的算法充分运用了统计学，距离度量采用EMD ，通过 Weibull分布建立EMD统计模型．因此，该方法的实验结果具有很高的边缘准确性. 本文采用AIC信息准则确定自适应阈值，无需手动调节，从而提高了超像素聚类的鲁棒性，使得该算法能够适应复杂场景的分割. 在时间消耗上，本文的分割方法首先采用ERS超像素过分割，使得后续的融合都是基于超像素级的. 另外，本文的分割方法两次利用了“图”的结构(ERS为第一次利用“图”结构，然后基于超像素过分割的结果第二次建立“图”的结构)，这使得我们的算法具有很好的存储效率.与其他经典的传统分割算法([22]，[23]，[24])以及基于超像素融合的分割方法([2]，[12]，[18]等)的实验结果进行对比，本文对图像的分割结果性能优于其他方法，特别是在图像场景比较复杂的情况下，本文的分割结果对物体的边界保持得非常好.在对超像素融合后，将各个区域进行均值赋色，最后生成的分割图像的视觉效果和人类视觉的感知一致.参考文献【相关文献】[1] MALIK J. 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专利名称：一种基于超像素以及多超图融合的图像分割方法专利类型：发明专利
发明人：杨明,王凯翔
申请号：CN201810562839.2
申请日：20180604
公开号：CN108986103A
公开日：
20181211
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种基于超像素以及多超图融合的图像分割方法，包括如下步骤：步骤1，运用目前较为成熟的SLIC模型对待分割进行超像素分割；步骤2，对各超像素块进行多种特征提取；步骤3，将每一个超像素块看成是图的顶点，采用INH模型对多特征中的每一个特征进行基于超像素块的超图构建；步骤4，从随机游走的角度融合多个超图的信息构建多超图拉普拉斯矩阵；步骤5，构建基于多超图拉普拉斯矩阵的谱聚类模型并求解。

此种方法可解决图像分割中像素点高阶关系刻画的问题，有效提高了图像分割的精度。

申请人：南京师范大学
地址：210023 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：葛潇敏
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基于超像素技术的图像分割算法研究随着计算机技术的不断发展，图像分割算法已经成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。

而基于超像素技术的图像分割算法，则是近年来发展较为迅猛的一种方法。

本文将对基于超像素技术的图像分割算法进行研究，以期对该方法的优缺点、应用、未来研究方向等方面进行全面的探讨。

1. 超像素技术的基础概念超像素技术，又称为超像素分割（superpixel segmentation），是指将一幅图像分割成一组区域，其中每一组区域都包含像素，这些像素在颜色、纹理和空间上具有较好的连续性。

与像素相比，超像素具有较小的数量和更大的空间尺度，因此超像素分割可以很好地驾驭图像的复杂度，从而可以提高图像分割的效率。

目前，有很多种基于超像素技术的图像分割算法，其中最为经典的是SLIC算法。

2. 常用的基于超像素技术的图像分割算法SLIC算法是基于K-means聚类的一种超像素算法。

该算法的主要思想是通过使用K-means算法将图像的像素聚类成若干个超像素，从而达到分割图像的目的。

相比于传统的K-means算法，SLIC算法在选择聚类中心和计算距离时，考虑了像素的空间位置信息，因此可以更加准确地将图像分割成若干个区域。

此外，为了保证分割结果的平滑度，SLIC算法在计算超像素中心时，采用了距离加权的方法，从而减少了图像分割过程中出现的过度分割或欠分割现象。

除了SLIC算法之外，还有很多其他的基于超像素技术的图像分割算法，比如SEEDS算法、LSC算法等等。

3. 基于超像素技术的图像分割算法的应用基于超像素技术的图像分割算法，可以应用于很多领域。

比如，在医学领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行病灶分割、器官分割等任务；在自动驾驶领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行道路分割、障碍物检测等任务；在数字图书馆领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行文献图片中文字、图形的自动分割等任务。

4. 基于超像素技术的图像分割算法的优缺点相比于传统的像素级图像分割算法，基于超像素技术的图像分割算法具有如下优点：①改善了图像分割结果的平滑度，减少了过度分割或欠分割现象；②提高了图像分割的效率，减少了计算量；③增强了图像分割算法对于高层次语义信息的表达能力。

slic超像素分割算法Slic超像素分割算法（Simple Linear Iterative Clustering）是一种基于局部像素颜色相似性和空间连续性的超像素分割算法。

它是一种非常流行的图像分割算法，具有高效性和准确性，被广泛应用于计算机视觉领域。

在超像素分割中，图像被划分为若干个相似的无重叠区域，每个区域称为超像素。

超像素相对于像素具有更大的大小，并且更好地表达了图像中的语义信息。

Slic算法通过使用迭代聚类的方式来生成超像素，具体步骤如下：1.初始化超像素种子点：算法先通过均匀采样的方式选取一些种子点，这些种子点将成为初始的超像素中心。

2.计算像素的紧密度：对于每个像素，算法根据其在颜色空间和空间距离上与最近超像素中心的距离来计算一个紧密度值，确定其属于哪个超像素。

3.更新超像素中心：对于每个超像素，算法计算当前超像素内所有像素的平均颜色和位置，并将其作为新的超像素中心。

4.重复步骤2和3：重复迭代步骤2和3，直到超像素中心不再发生变化为止。

Slic算法的核心思想是聚类和稠密采样。

通过使用均匀采样的方式选取初始超像素中心，可以使算法更好地适应图像中不同区域像素的分布。

而通过计算像素的紧密度来确定超像素的归属，可以保证超像素相对于像素拥有更大的尺度，从而更好地表达图像的语义信息。

Slic算法相对于其他超像素分割算法具有以下优点：1. 高效性：Slic算法采用了均匀采样和局部的方式来计算超像素，使得算法具有较低的时间复杂度和内存消耗。

2. 准确性：Slic算法在保持图像细节的同时，能够生成紧凑且具有明确边界的超像素分割结果。

3. 参数少：Slic算法只有两个参数，分别是超像素的数量和紧密度的权重。

这使得算法的调参相对简单。

然而，Slic算法也存在一些限制：1. 超像素形状不规则：Slic算法生成的超像素形状相对较规则，对于具有复杂形状的图像或者目标会存在一定的误差。

2. 灰度图像处理不足：Slic算法在处理灰度图像时，由于只考虑了像素的颜色信息，导致分割结果可能不够准确。

基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析高光谱遥感图像是一种可以提供丰富光谱信息的遥感技术，通过对地物的特征进行更加详细和精确的分析和分类。

在高光谱图像分类中，传统的方法通常采用像元级别的特征提取和分类，但这种方法存在着信息冗余和丢失的问题。

为了解决这一问题，近年来，基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类成为了研究的热点。

本文将从超像素、稀疏表示和高光谱遥感图像分类三个方面对基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理进行分析。

一、超像素超像素（superpixel），指的是在像素级别上将图像分割成具有相似统计特征的区域，其主要目的是减少图像的冗余信息和复杂度。

超像素相比于传统的像元能够更好地表达图像中的纹理和结构信息，同时减少了计算量。

超像素的形成一般包括两个步骤：通过对图像进行分割，形成具有相似特征的小区域；通过合并相邻的小区域形成超像素。

在高光谱图像分类中，使用超像素的主要原因是图像中的像元级别的数据量庞大，在特征提取和分类过程中计算量大，而超像素能够将图像分割成几十甚至上百个区域，大大减少了计算量，同时能够更好地保留图像的纹理和结构信息。

二、稀疏表示稀疏表示（sparse representation）是一种数据表示方法，通过用尽可能少的非零系数近似表达原始数据。

在高光谱图像分类中，通常采用字典学习的方法，将原始数据表示为一组基向量的线性组合，进而实现特征提取和分类。

稀疏表示的核心思想是寻找一个能够尽可能少地表示原始数据的系数矩阵，即让系数矩阵尽可能地稀疏。

稀疏表示在高光谱图像分类中的应用主要体现在特征提取和分类两个方面。

在特征提取方面，通过对超像素区域进行稀疏表示，可以得到更加紧凑和抽象的特征表示，减少了冗余信息的影响，提高了分类的准确性。

在分类方面，通过对超像素区域进行稀疏表示，可以得到更加稀疏的特征向量，减少了特征的维度，同时提高了分类的速度和效率。

基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类主要包括以下几个步骤：对高光谱图像进行超像素分割，将图像分割成具有相似统计特征的区域；对超像素区域进行特征提取，采用稀疏表示的方法得到紧凑且具有抽象性的特征表示；采用分类算法对提取的特征进行分类，将图像中的像素分为不同的类别。

基于超像素分割的图像语义分割技术研究随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，图像语义分割技术也得到了快速的发展。

图像语义分割是指将图像中的每个像素分配一个语义标签，从而将图像分割成不同的区域，这些区域具有相同的语义含义。

这种技术应用广泛，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像处理、智能交通等领域。

超像素分割是图像语义分割中的重要技术之一。

超像素是由一组相邻像素组成的小区域，这些像素具有相似的颜色、纹理或者空间位置。

超像素分割技术将图像分割成由超像素组成的小区域，降低了图像分割的计算量，提高了分割的准确率。

本文将介绍基于超像素分割的图像语义分割技术的研究进展，包括超像素分割算法、语义分割网络和实验结果。

1. 超像素分割算法超像素分割算法基于相似性准则划分图像像素，将相邻的像素划分为具有相似特征的超像素。

常用的超像素分割算法有基于聚类的方法、基于图论的方法、基于边缘的方法、以及基于漫水填充的方法等。

基于聚类方法的超像素分割算法包括k-means、均值漂移和谱聚类等。

这些算法都是将像素分组到相同类别中，形成超像素。

基于图论的超像素分割算法是通过构建图形模型来刻画图像中像素之间的相似性，再利用最小割最大流算法来分割图像。

例如，快速超像素分割算法（SLIC）是一种基于k-means算法的超级像素分割算法，它将像素空间划分成扇形块，并在每个块内执行k-means聚类算法。

基于边缘的超像素分割算法是通过边缘检测算法来构建超像素。

这种方法中，图像的边缘信息往往为区域分割提供了很好的线索。

基于漫水填充的超像素分割算法是利用图像中的灰度梯度或者其他特征信息来进行区域生长。

这种方法可以得到比较均匀的超像素。

2. 语义分割网络在超像素分割的基础上，可结合深度学习技术把分割问题转化为像素级分类问题，利用卷积神经网络（CNN）等模型来进行图像的语义分割。

语义分割网络可分为全卷积网络和编码-解码网络两种类型。

全卷积网络通过使用多层卷积和池化层构建深度卷积神经网络，来对像素进行分类。

基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法邹旭华;叶晓东;谭治英;陆凯【摘要】Considering the low accuracy of image segmentation method of traditional spectral clustering, an improved similarity measure of spectral clustering is proposed. Firstly, an image is made up of some superpixels by the pre-process of superpixels segmentation algorithm, and a graph based on superpixels is constructed. Secondly, similarity matrix is obtained by the similarity calculation of superpixels, which fully considers the features of superpixels including covari-ance descriptor, color information, texture information and edge information. Finally, NJW algorithm is used to segment the graph based of superpixels. Compared with current unsupervised segmentation algorithm, a lot of experiment results show that the proposed approach has higher segmentation accuracy. Besides, the object marked by user can be segmented precisely using proposed approach.%针对传统谱聚类图像分割方法存在分割准确度不够高的缺点,提出一种基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法.该方法首先使用超像素分割算法将图像预分割为一定数目的超像素集合,并构建以超像素为节点的图;然后融合超像素的协方差描述子、颜色信息、纹理信息、梯度信息以及边缘信息作为超像素的特征来度量超像素间的相似性,进而得到超像素的相似度矩阵;最后使用NJW算法对超像素图进行分割.大量的实验结果验证表明,改进的分割方法在分割精度上优于目前存在的无监督分割方法,并且在交互式分割的模式下,该方法可以准确分割出用户指定的目标.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)013【总页数】5页(P16-20)【关键词】谱聚类;图像分割;相似度度量;超像素;协方差;NJW算法【作者】邹旭华;叶晓东;谭治英;陆凯【作者单位】中国科学技术大学信息学院自动化系,合肥 230027;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164【正文语种】中文【中图分类】TP391图像分割是计算机视觉和模式识别领域的重要研究内容之一，其目的是按照图像本身具有的灰度、颜色、纹理等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，从中提取主要目标或者感兴趣的区域[1]。

基于超像素的图像分割方法研究近年来，随着计算机技术的不断发展，图像处理越来越受到人们的重视。

其中，图像分割是一个重要的领域。

图像分割指的是将一张图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相同或者相似的特征，例如颜色、灰度值、纹理等。

它在计算机视觉、机器人、医学图像处理等领域有着广泛的应用。

现有的图像分割方法包括阈值法、边缘检测法、区域生长法等。

但是这些方法往往存在着一定的局限性，例如阈值法容易受到噪声的影响而导致分割效果不佳，边缘检测法不能够有效地处理图像中的纹理和光照变化等问题。

因此，基于超像素的图像分割方法成为了目前研究的热门方向之一。

超像素是指具有相似的颜色、纹理、形状等特征的像素点的集合。

相比于单个像素点，超像素更能够反映图像的局部信息。

基于超像素的图像分割方法是指先将图像划分成若干个超像素，再对超像素进行聚类，最终形成小区域，从而实现图像分割。

目前，基于超像素的图像分割方法已经被应用于人脸识别、计算机视觉、遥感图像处理等领域。

下面将介绍几种常见的基于超像素的图像分割方法。

1. SLIC算法SLIC算法是基于K-Means聚类算法的超像素分割方法。

它将图像划分成若干个子区域，每个子区域内的像素与该区域中心点的距离最小且不大于阈值时，即被归为该区域。

这种方法在分割效果和计算效率上都有很好的表现，因此深受研究者的喜爱。

2. CPMC算法CPMC算法是一种考虑到象素的空间关系和颜色信息的超像素分割方法。

它通过多尺度滑动窗口搜索得到许多包含超像素的图块，然后对这些图块进行分割。

CPMC算法除了能够高效地生成超像素外，还具有较好的分割效果。

3. LSCA算法LSCA算法是一种基于区域合并的超像素分割方法。

它虽然无需初始超像素分割，但是在合并过程中需要求解大规模的稀疏线性方程组，导致计算量较大，复杂度较高。

该算法相比于其他方法，能够更好地保持图像的结构信息，分割效果更佳。

综上所述，基于超像素的图像分割方法在现今的图像处理领域中具有重要的应用价值。

超像素分割算法研究综述超像素分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目标是将图像分割成一组紧密连接的区域，每个区域都具有相似的颜色和纹理特征。

超像素分割可以在许多计算机视觉任务中发挥重要作用，如图像分割、目标检测和图像语义分割等。

本综述将介绍一些常见的超像素分割算法及其应用。

1. SLIC (Simple Linear Iterative Clustering)：SLIC是一种基于k-means聚类的超像素分割算法。

它首先在图像中均匀采样一组初始超像素中心，并通过迭代的方式将每个像素分配给最近的超像素中心。

SLIC算法结合了颜色和空间信息，具有简单高效的特点，适用于实时应用。

2.QuickShift：QuickShift是一种基于密度峰值的超像素分割算法。

它通过利用图片的颜色相似性和空间相似性来计算每个像素的相似度，并通过移动像素之间的边界来形成超像素。

QuickShift算法不依赖于预定义的超像素数量，适用于不同大小和形状的图像。

3. CPMC (Constrained Parametric Min-Cuts)：CPMC是一种基于图割的超像素分割算法。

该算法通过求解最小割问题来获得具有边界连通性的超像素分割结果。

CPMC算法能够生成形状规则的超像素，适用于对形状准确性要求较高的应用。

4. LSC (Linear Spectral Clustering)：LSC是一种基于线性谱聚类的超像素分割算法。

它通过构建图像的颜色和空间邻接图，并对其进行谱分解来获取超像素分割结果。

LSC算法具有良好的分割结果和计算效率，适用于大规模图像数据的处理。

5. SEEDS (Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling)：SEEDS是一种基于随机采样的超像素分割算法。

它通过迭代的方式将像素相似度转化为能量函数，并通过最小化能量函数来生成超像素。

SEEDS算法能够快速生成具有边界连通性的超像素，并适用于实时应用。