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摘要
在研究熵率超像素图像分割的基础上,提出基于拟阵的子模函数最大化算法来解决目标函数的优化问题。采用图拓扑方法进行图像分割,在拟阵约束下最大化目标函数,利用目标函数的子模性和单调性,设计了一种基于堆结构的高效率贪婪算法。通过在Berkeley分割数据集和基准测试中的大量实验,以及对真实自然环境下多幅叶片图像的分割实验,从欠分割误差率、边界回溯率、可达分割精度以及运行时间等方面与现有分割算法进行了对比。实验结果显示,子模函数最大化优化算法的所有标准评估指标均优于现有技术,对于100个超像素,分割精度可达到95%,运行速度提高50%,对图像的分割具有一定的现实意义。
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