首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

超像素分割算法研究综述
引用本文:王春瑶,陈俊周,李 炜.超像素分割算法研究综述[J].计算机应用研究,2014,31(1):6-12.
作者姓名:王春瑶  陈俊周  李 炜
作者单位:西南交通大学 信息科学与技术学院, 成都 610031
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61003143); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU12CX094)
摘    要:超像素能够捕获图像冗余信息, 降低后续处理任务复杂度, 已受到了国内外研究者的日益关注。首先分析了超像素分割领域的发展现状, 以基于图论的方法和基于梯度下降的方法为视角, 对现有超像素分割方法进行归纳和论述。在此基础上, 就目前常用的超像素分割算法进行了实验对比, 分析各自的优势和不足。最后, 对超像素分割技术的最新应用进行了介绍和展望。

关 键 词:超像素  图像分割  图论  梯度下降

Review on superpixel segmentation algorithms
WANG Chun-yao,CHEN Jun-zhou,LI Wei.Review on superpixel segmentation algorithms[J].Application Research of Computers,2014,31(1):6-12.
Authors:WANG Chun-yao  CHEN Jun-zhou  LI Wei
Affiliation:College of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China
Abstract:Superpixel can capture redundancy of the image and reduce the complexity of subsequent processing tasks. These advantages make it receive more and more attentions from researchers at home and abroad. This paper first analyzed the deve-lopment of the superpixel segmentation, and summarized the state-of-the-art superpixel segmentation algorithms in the view of graph-based and gradient-ascent-based methods. Then, it compared several superpixel segmentation algorithms by experiments, and illustrated their strengths and weaknesses respectively. At last, it introduced the latest applications of superpixel segmentation techniques with prospects.
Keywords:superpixel  image segmentation  graph  gradient-descent
点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号