超像素分割算法的改进及加速

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1、分类号：ＴＰ３９１学校代码：１０６９７：２０５３８７密级：公开学号１１４馨倾士专业字位论文ＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒ超像素分割算法的改进及加速学科名称：软件工程专业学位类别：工程项士作者：肖方指导老师：冯宏伟副教授西北大学学位评定委员会二〇—八年六月ImprovementandAccelerationofSuperpixelSegmentationAlgorithmAthesissubmittedtoN

2、orthwestUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinSoftwareEngineeringByXiaoFangSupervisor:FengHongweiAssociateProfessorJune2018摘要摘要随着计算机视觉和多媒体技术的迅猛发展，数字图像的尺寸不断增大，传统的以像素为基元的图像分割算法越来越难以满足实时性的需求，而超像素分割算法的提出在一定程度上解决了这个难题。因此，超像素算法已逐步成为计算机视觉方向最常

3、用的分割方法。简单线性迭代聚类算法（SimpleLinearIterativeClustering，SLIC）是目前公认的综合性能最为优秀的超像素分割算法之一，被广泛应用于各种生产和生活场景。作为图像处理和计算机视觉应用程序中的预处理步骤，超像素分割应当尽可能满足实际计算中实时性的要求，但是SLIC算法在处理海量图像数据时，在分割速度上仍有很大的提升空间。因此，针对这个问题，本文主要进行了以下研究：(1)本文首先对SLIC算法的流程进行了完整的剖析，对其分割效率进行了讨论。然后根据该算法的聚类特性提出了一种基于四邻域已标记像素

4、的聚类方法4L-SLIC算法。该算法以下采样的方式将像素点分成和两个类别，并用部分像素点对部分像素点的聚类进行约束，减少了图像中像素点的平均计算次数，在不降低算法分割效果的基础上，提升了算法的分割效率。(2)在成果(1)算法的基础上对其中部分像素点进行了细分，采用了一种更加优化的像素点分类和聚类方式，提出了4LCP-SLIC算法。该算法使得更多的像素点进行更少次数的相似度计算，算法中像素点的平均计算次数进一步降低，分割速度进一步提升。(3)针对成果(1)和(2)方法中的两部分像素点，提出了两种分别适用于两部分像素点的

5、相似度度量公式。对于部分像素点，根据邻域的相似性原则，提出了一种基于颜色距离的相似度度量方法，减少了两个维度的运算量，提升了部分像素点的聚类速度。而对于部分像素点，通过理论推导去除了相似度度量公式中的冗余项，并提出了一种最佳集群预测的方法，提升了部分像素点的聚类速度。两种相似度度量公式相结合，使得成果(1)和(2)中算法的分割速度再一次得到提升，基本达到了实时处理的要求。关键词：超像素，SLIC，像素间相关性，像素分类，相似度度量IABSTRACTABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcom

6、putervisionandmultimediatechnology,thesizeofdigitalimageisincreasing,thetraditionalpixelbasedimagesegmentationalgorithmismoreandmoredifficulttomeetthereal-timedemand,andthesuperpixelsegmentationalgorithmtosomeextentsolvesthisproblem.Therefore,thesuperpixelalgorithmh

7、asgraduallybecomethemostcommonlyusedsegmentationmethodincomputervisiondirection.TheSimpleLinearIterativeClusteringalgorithmisoneofthemostpopularsuperpixelsegmentationalgorithms,whichiswidelyusedinvariousproductionandlifescenes.Aspreprocessingstepsinimageprocessingan

8、dcomputervisionapplications,superpixelsegmentationshouldmeettherequirementofrealtimeinrealcomputing,buttheSLICalgorithmstillhasgreatspacet