Power-SLIC：基于图胞的快速超像素分割
计算机视觉与模式识别
2021-10-19 v2 计算几何
机器学习
摘要
将具有相似颜色和其他低级属性的像素分组的超像素算法正越来越多地用于图像分割的预处理。近年来，重点已放在开发有助于提取和分析几何图像特征的几何超像素方法上。基于图胞的超像素方法在几何方法中十分重要，因为它们生成紧凑且可稀疏表示的超像素。我们将广义平衡幂图胞引入超像素领域，提出了一种称为 Power-SLIC 的图胞方法。Power-SLIC 是首个生成分段二次边界的几何超像素方法。其速度与快速的最先进方法相当，对于图胞方法而言前所未有。大量计算实验表明，Power-SLIC 在边界召回率、欠分割误差、可达分割精度和压缩质量方面优于现有图胞方法。此外，Power-SLIC 对高斯噪声具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2012.11772,
title = {Power-SLIC: Fast Superpixel Segmentations by Diagrams},
author = {Maximilian Fiedler and Andreas Alpers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11772},
year = {2021}
}