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基于超像素和图像级标签的自动图像分割

DOI：10.1109/ACCESS.2019.2891941 期刊：IEEE Access 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 自动且理想地分割图像中每个对象的语义区域将大幅提升后续图像处理的精度与效率。我们提出一种基于超像素和图像级标签的自动图像分割算法，该算法包含三个阶段：在超像素分割阶段，通过最小空间距离与图像总像素数自适应生成初始超像素数量；在超像素合并阶段，定义小尺寸超像素并直接合并最相似的超像素对（不考虑邻接关系），直至超像素数量等于图像级标签包含的分组数；此外，在超像素合并后新增不连通区域重分类阶段以增强分割区域的连通性。在广泛使用的微软剑桥研究院数据集和伯克利分割数据集上，实验证明本算法相比前沿算法能产生高精度的图像分割结果。
作者： Xinlin Xie，Gang Xie，Xinying Xu，Lei Cui，Jinchang Ren
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种自适应生成初始超像素数量并利用图像级标签自动确定超像素合并终止条件的自动图像分割算法，旨在提高图像处理的精度和效率。

研究成果

所提出的算法通过自适应生成超像素数量并利用图像级标签进行终止，实现了高精度的图像分割。在MSRC-21和BSDS500数据集上的实验结果表明，与现有方法相比具有更优的性能，证明了其在提高分割精度和效率方面的有效性。

研究不足

当图像中存在多个互不相连的相同物体或单个物体具有多个互不相连的区域时，该算法可能导致欠分割。它依赖于图像级标签，可能无法捕捉所有语义细微差别，且该方法的有效性可能受到超像素分割和特征提取质量的限制。

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