带边界项的结构敏感性超像素图像分割方法研究

• 作者: 刘小君 张建宇 张荣国 李晓明 王芳 胡静
• 来源期刊: 太原科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 结构敏感性 超像素分割 边界项
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与信息工程
• 页码范围: 333-337
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2057.2020.05.001

摘要

针对结构敏感性超像素不能很好贴合边界的问题,提出了一种带边界项的结构敏感性超像素图像分割方法.该方法在考虑结构敏感性的同时引入边界项,通过边界项来计算当前像素落在图像真实边界上的可能性,重新分配和优化超像素边界,使得超像素分割边界和实际边界尽可能贴合,保证在结构敏感区域生成大的超像素,在稀疏区域生成小的超像素.实验采用Berkeley数据集,通过六种考核指标对分割图像进行分析对比,验证了所提方法在召回率、欠分割误差、可实现分割准确度等性能方面有良好的表现.