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摘要
作为计算机视觉领域的重要预处理步骤，超像素生成算法近年来受到广泛关注与研究。为了快速、高效地生成高质量的超像素，提出一种基于局部最近邻密度和颜色特征加权的超像素生成算法（NDPCS）。算法分为两个阶段:第一阶段，结合图像中像素点最近邻居信息，计算各像素点的局部密度和局部密度最大值点决策值，选择拥有大决策值的像素点作为聚类中心，并根据颜色特征加权距离归类其他像素点，生成初始超像素；第二阶段，采用启发式合并策略，在保留边缘贴合度的前提下合并过小和孤立的初始超像素，保证超像素的连通性和一致性。实验在Berkeley数据集BSDS500上进行验证，本文所提方法在边缘召回率、欠分割误差和可达分割精度这些通用的评价指标上表现优良，可以为任意彩色图像快速生成高质量的超像素。
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