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摘要
针对图像分割算法无法兼顾图像细节与图像整体的问题,提出一种基于图像颜色和空间信息的彩色图像超像素分割方法。该方法首先使用图像色彩粗糙程度来对图像进行颜色量化,并在此基础上使用了超像素分割中的简单线性迭代簇(SLIC)算法对颜色量化后的图像进行了初步分割。将区域面积过小的区域认定为不合格区域,通过颜色与空间信息将不合格区域并入合格区域,形成图像的初始分割区域,并记录每个区域的各个特征值。然后,根据各个初始分割区域间的颜色与空间信息进行比较,对初始分割区域再次进行合并。最后,利用形态学相关算法对分割区域的边缘进行平滑处理,得到最终结果。通过Matlab仿真,算法分割的结果在细节与整体的把握上优于基于颜色K-means算法的和基于梯度的Mean-shift算法。
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单位中国科学院成都计算机应用研究所
