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1、毕业设计基于超像素的图像分割技术及其实现学生姓名学院专业班级学号指导教师2016年5月16日盐城师范学院毕业设计基于超像素的图像分割技术及其实现摘要随着图像分割技术的研究深入，其应用的领域也越加广泛。比如医学、军事和建筑学。随即，超像素概念被提出。在研究了现有的两类超像素方法——基于图论的超像素方法和基于梯度的超像素方法后，我们发现其中SLIC算法(SimpleLinearIterativeCluster)更具优势。所以本文着重研究并实现了这种能够自适应K-均值聚类方法来产生超像素的超像素算法——SLIC
2、算法。通过实验研究，SLIC算法在贴合边界方面确实更有优势，分割速度更快，更易于使用，并且在超像素的整个生成过程中，分割能够保持较高的品质。【关键词】超像素；图像分割；聚类；SLICI盐城师范学院毕业设计II盐城师范学院毕业设计TheDesignandImplementationofImageSegmentationBasedonSuperpixelsAbstract1盐城师范学院毕业设计Withfurtherstudyofimagesegmentationtechnique,itsapplication
3、fieldhasbecomeincreasinglywidespread.Suchasmedical,militaryandarchitecture.Withfurtherresearch,super-pixelconceptwaspresented.Afterstudyingtheexistingtypesofsuperpixelmethod，aftersuperpixelmethodofgraphtheoryandsuperpixelbasedgradient-basedmethods,wefound
4、SLICalgorithm(SimpleLinearIterativeCluster)advantagesmore.Therefore,thispaperfocusesonandrealizedsuper-pixelalgorithmwhichadaptivelyK-meansclusteringmethodtogeneratesuper-pixel--SLICalgorithm.Throughexperimentalstudy,SLICalgorithmbondedboundaryindeedanadv
5、antage,dividingfaster,easiertouse,andtheentiresuperpixelgenerationprocess,thedivisioncanmaintainahighquality.【Keywords】Superpixels,segmentation,clustering,SLIC1盐城师范学院毕业设计目录1引言12背景22.1基于图论的方法22.1.1Graph-based方法32.1.2Superpixellattices方法32.2基于梯度下降的方法42.2.1T
6、urbopixels方法42.2.2MeanShift方法43SLIC超像素53.1算法介绍53.2距离测量63.3后期处理73.4算法实现74实验结果与分析95超像素的应用11结束语14参考文献15致谢15I盐城师范学院毕业设计1引言图像分割技术依据灰度、颜色、纹理和形状等特征，将具有相似特征的像素聚集形成同一个区域，并且使得这些区域间的特征明显不同。以此方法将图像划分形成一些不相互重叠的区域。在计算机视觉领域，图像分割问题也越加显得重要,因为其分割的质量将直接影响到视觉系统的性能。随着计算机技术的精进
7、以及多媒体技术的发展，图像分割技术几乎应用在有关图像处理的所有领域，涉及范围也变得十分广泛。例如：医学、数字图像、军事、体育、智能交通和产品质量检测。因此可见，所需要分割图像的来源也变得更加广阔，数量也急剧增加。那么随之而来的问题也越来越多，比如参数收敛变慢导致的运算规模扩大，以及耗费的处理时间也成倍增加。为了解决这一问题,超像素方法被研究实现。这一概念最早于2003年被Ren等人提出[1][16]。超像素的实质就是一些聚集在一起的相邻像素群，特别之处在于这些像素群有着相似的特征。所以从算法运行效率角度考
8、虑，为了提高了算法的运行速度，采用较少数量的超像素替代数量繁多的像素这一方法来减少算法的执行时间；同时,利用超像素方法，即将像素按照相同特征分组，可以获取图像的冗余信息,这也大大地降低了后续处理工作的复杂度。目前，已被研究的超像素算法有很多，但是大致可以划分为两类，一是基于图论的图像分割方法，有Felzenswalb提出的graph-based方法[2]、Liu等人提出的基于熵率的方法[3]、Moore等人提出的superpi
