基于超像素及贝叶斯合并的图像分割算法

作者：钟忺; 陈纬航^*; 钟珞

来源：计算机工程与应用, 2018, 54(21): 183-216.

• 超像素
• 非参数贝叶斯聚类模型
• 区域合并
• 空间信息

针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM(Mean Shift based Bayesian Region Merging)。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数贝叶斯聚类模型,融合超像素的空间信息,提出一种区域合并策略对超像素进行合并,得到了最终的分割结果。实验结果表明,MS-BRM算法改善了超像素的过分割问题,对图像进行分割的结果保留了图像的边界信息,更加符合人类视觉的判断结果。

• 单位
  武汉理工大学