SLIC 超像素（SLICSuperpixels）Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, KevinSmith, Aurelien Lucchi,Pascal Fua, and Sabine Susstrunk摘要：超像素在计算机视觉领域越来越流行。但是，低计算量的算法却很少。我们发明了一种原创的算法，使像素聚类为五维颜色和图像层，用来生成简洁整齐的超像素。我们的研究结
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2013-12-19 14:50:00
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文章目录语法说明示例输入参数输出参数 语法[L,NumLabels] = superpixels(A,N)
[L,NumLabels] = superpixels(A,N,Name,Value)说明[L,NumLabels] = superpixels(A,N)
%计算二维灰度或 RGB 图像 A 的超像素（期望的超像素数量）。
%N 指定要创建的超像素的数量。
%该函数返回 L(double
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2024-09-05 16:39:26
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superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分割）、超分辨率（Super-Resolution, SR）的基础概念
superpixels（超像素）超像素于2003年提出，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征
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2023-11-29 13:07:39
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网站http://ivrl.epfl.ch/research/superpixels给出了SLIC的代码。对于其中C++代码的几个关键函数实
原创
2023-07-11 14:36:28
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原图与分割结果 主程序：clc;
clear all;
close all;
%用Superpixels算法对图像进行分割
I=imread('D:\Gray Files\lena.jpg');
%提取各颜色分量
B = double(I(:,:,3));
G = double(I(:,:,2));
R = doub
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2023-11-06 18:45:00
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，作者 electech6在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割(image segmentation)就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分(加不同的标签)。图像分割中的一些常见的术语有：superpixels(超像素)、Semantic Segmentation(语义分割)、Instance Segmentation(实例分割)、Panoptic S
在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。图像分割中的一些常见的术语有：superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分
前述最近在看显著性检测，发现很多算法的基础是超像素分割，而正在看的Saliency Optimization from Robust Background Detection算法的预处理是SLIC算法，于是便找了SLIC算法的论文进行学习，在学习过程中也顺便翻译了论文:。论文也给出了源码:http://ivrl.epfl.ch/research/superpixels。不过我查看的源码不是主页上给
SSS据说是迄今为止效果最好的图像分割算法，效果超过Mask-RCNN，我们来研究一下下。 （项目测试结果在最后） Github项目：https://github.com/yaksoy/SemanticSoftSegmentation算法主要处理步骤：特征降维，从128维特征降到3维。超像素处理，用于计算Superpixels。计算仿射变换和 Laplacian，包括：Matting Affin
超像素（SuperPixel），就是把原本多个像素点，组合成一个大的像素。比如，原本的图片有二十多万个像素，用超像素处理之后，就只有几千个像素了。后面做直方图等处理就会方便许多。经常作为图像处理的预处理步骤。在超像素算法方面，SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods这篇论文非常经典。论文中从算法效率，内存使用以
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2023-10-24 23:14:05
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超像素（SuperPixel），就是把原本多个像素点，组合成一个大的像素。比如，原本的图片有二十多万个像素，用超像素处理之后，就只有几千个像素了。后面做直方图等处理就会方便许多。经常作为图像处理的预处理步骤。在超像素算法方面，SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods这篇论文非常经典。论文中从算法效率，内存使用以
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2024-01-16 15:19:34
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superpixels(超像素）1.理解：超像素不是在普通的像素基础上继续微观细分，超像素是一系列像素的集合，这些像素具有类似的颜色、纹理等特征，距离也比较近。其中超像素比较常用的一种方法是SLICSemantic Segmentation（语义分割）：把图像中每个像素赋予一个类别标签（比如汽车、建筑、地面、天空等），比如把图像分为了草地（浅绿）、人（红色）、树木（深绿）、天空（蓝色）等标签，用不
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2024-02-03 16:13:15
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SLIC Superpixels Compared toState-of-the-Art Superpixel Methods SLIC超像素与前沿超像素方法的比较摘要：近年来，计算机视觉应用开始日渐地依赖超像素。然而，一个好的超像素算法是什么样的并不明朗。为了了解现有方法的优缺点，我们实证比较五个最先进超像素算法在边缘贴合、速率、内存效率和对图像分割效果影响上的性能。然后，我们介绍一个
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2023-12-08 22:48:20
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SLIC超像素分割算法《SLIC Superpixels》摘要超像素在计算机视觉应用中越来越受欢迎。然而，很少有算法能够输出所需数量的规则、紧凑的超级像素，并且计算开销低。我们介绍了一种新的算法，将像素聚类在组合的五维颜色和图像平面空间中，以有效地生成紧凑，几乎均匀的超级像素。我们的方法十分简单，因此非常容易使用(一个单独的参数指定超像素的数量)，并且算法的效率使它非常高且实用。实验表明，我们的方
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2023-11-10 13:43:25
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