带边界项的结构敏感性超像素图像分割方法研究

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针对结构敏感性超像素不能很好贴合边界的问题,提出了一种带边界项的结构敏感性超像素图像分割方法。该方法在考虑结构敏感性的同时引入边界项,通过边界项来计算当前像素落在图像真实边界上的可能性,重新分配和优化超像素边界,使得超像素分割边界和实际边界尽可能贴合,保证在结构敏感区域生成大的超像素,在稀疏区域生成小的超像素。实验采用Berkeley数据集,通过六种考核指标对分割图像进行分析对比,验证了所提方法在召回率、欠分割误差、可实现分割准确度等性能方面有良好的表现。
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