文档名：超像素图像分割算法研究综述
在计算机视觉领域中,图像分割是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)的过程.它是图像分析的关键步骤,目前已广泛应用于模式识别、人工智能等众多领域.但随着图像尺寸越来越大,直接基于像素处理的分割方法很难兼顾计算效率,因此近几年学者们在探索图像分割领域时把研究重点放在了超像素上.超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域,它可以提取图像局部特征,获取图像的冗余信息,在很大程度上可以降低后续处理的复杂度,通常作为图像分割算法的预处理步骤.基于此简要地介绍了超像素分割领域的发展现状,对超像素算法发展情况进行了梳理和总结,并在BSD300图像数据库中对超像素算法进行了仿真实验和对比分析.最后分析了超像素算法存在的局限性及深入研究的方向.
作者：刘仲民 王阳 胡文瑾
作者单位：兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州,中国,730050西北民族大学数学与计算机学院,甘肃兰州,中国,730000
母体文献：第18届中国系统仿真技术及其应用学术年会(18thCCSSTA2017)论文集
会议名称：第18届中国系统仿真技术及其应用学术年会(18thCCSSTA2017)
会议时间：2017年8月1日
会议地点：兰州
主办单位：中国自动化学会,中国系统仿真学会
语种：chi
分类号：
关键词：图像分割 超像素算法 图论 梯度上升
在线出版日期：2020年7月21日
基金项目：
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