基于相似性和统计性的超像素的图像分割

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1503-0310

计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (2): 177-180.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1503-0310

基于相似性和统计性的超像素的图像分割

於敏，于凤芹，陈莹

江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122

出版日期:2017-01-15 发布日期:2017-05-11

Image segmentation based on super-pixel similarity and statistical

YU Min, YU Fengqin, CHEN Ying

School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China

Online:2017-01-15 Published:2017-05-11

摘要/Abstract

摘要： 为了解决超像素图像分割的过分割问题，提出了一种基于超像素区域颜色直方图相似性和统计特性的合并判断准则，用来合并超像素图像分割的区域。该合并准则将超像素分割结果作为区域合并的基本单元，利用基本单元的颜色相似性、空间距离大小和统计特性进行区域合并，以解决超像素图像分割中存在的过分割问题。仿真实验结果表明，该方法能有效地改善超像素过分割问题，并且用于评价分割算法的概率Rand指数和信息变化指数都有所提高。

关键词: 超像素, 合并准则, 颜色相似性, 统计特性

Abstract: Image segmentation based on super-pixel similarity and statistical

Key words: super-pixel, merging criterion, color similarity, statistical characteristics

於敏，于凤芹，陈莹. 基于相似性和统计性的超像素的图像分割[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(2): 177-180.

YU Min, YU Fengqin, CHEN Ying. Image segmentation based on super-pixel similarity and statistical[J]. Computer Engineering and Applications, 2017, 53(2): 177-180.

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Image segmentation based on super-pixel similarity and statistical

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