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基于边缘信息的RGB-D图像超像素分割算法

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  • 万方数据
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针对简单线性聚类算法(SLIC)中需要初始预设超像素个数和大量重复聚类计算的问题,提出一种基于边缘信息的RGB-D图像超像素分割算法.利用各向异性高斯核提取彩色图像中边缘强度信息,在此之上,自适应地提取图像的初始聚类中心.仅对位于图像边缘附近的像素点进行重新聚类标记计算,这种策略在保证聚类准确的同时,大大降低了重新聚类计算的复杂度.同时,本文提出一种基于边缘信息的距离度量准则来度量两个像素点之间的空间距离.在公开的图像数据集上的实验结果表明,相比其他几种算法,本文算法的分割结果更能反应出场景中物体的轮廓信息,而且算法效率更高.
RGB-D image superpixel segmentation algorithm based on edge information

RGB-D imagesuperpixel segmentationanisotropic Gaussian kernelcluster center

胡斌、张泽均

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浙江师范大学物理与电子信息工程学院,浙江 金华 321004

RGB-D图像 超像素分割 各向异性高斯核 聚类中心点

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.09.023

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(9)
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