基于SLIC超像素分割的图分割算法-

《基于SLIC超像素分割的图分割算法-》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第33卷第5期工程数学学报Vol.33No.52016年10月CHINESEJOURNALOFENGINEERINGMATHEMATICSOct.2016doi:10.3969/j.issn.1005-3085.2016.05.001文章编号:1005-3085(2016)05-0441-09基于SLIC超像素分割的图分割算法∗赵渊1,彭济根1,高义2(1-西安交通大学数学与统计学院，西安710049;2-北方民族大学数学与信息科学学院，银川750021)摘要:图像分割是对图像进行分析和理解的关键步骤，是计算机视觉的基本技术之一．计算复杂度是评判一个

2、图像分割算法好坏的重要标准，因此降低算法的计算复杂度是当前图像分割领域的主要任务之一．本文提出了一种基于SLIC超像素分割的图像分割方法．该方法利用SLIC算法生成超像素，通过构造相应的相似性矩阵，有效降低了Ncut分割算法的计算复杂度，大幅度缩短了Ncut算法的运行时间．由于SLIC超像素分割算法的准确性与高效性，在进行三类自然图像分割实验时，本文提出的方法无论在分割效果，还是在运行时间上，都要明显优于Ncut分割方法及它的改良算法．关键词:图像分割；Ncut分割算法；相似性矩阵；SLIC算法分类号:AMS(2000)94C15;68U10中图分类

3、号:TP391.41文献标识码:A1引引引言言言图像分割是图像处理应用中的基本步骤，其目的是为了将图像中人们所感兴趣的部分提取出来，为后续处理分析提供基础[1]．图像分割可应用到医学影像人脸识别、指纹识别和机器视觉等领域．目前国内外常用的图像分割算法有阈值分割法[2]、边缘分割法[3]、区域分割法[4]、基于人工神经网络的分割算法[5]等．这些算法可以总结为两类，第一类是基于局部信息的分割算法，第二类是基于全局信息的分割算法．图分割算法是一类常用的基于全局信息的分割算法，该类算法把图像看成一个图，然后通过对图中节点的划分得到图像的分割[6]．在图分割

4、算法中，Shi和Malik[7]提出的Normalizedcuts(Ncut)分割算法以其模型简单且分割效果良好而著名．Ncut分割算法将分割问题巧妙地转化为一个广义特征值求解问题，极大地降低了求解优化问题的难度，并且得到了良好的分割结果．但是在用Ncut算法分割高像素图像时，所需构造的相似性矩阵的阶数非常大，进而会加大广义特征值问题的求解复杂度，使得算法耗时太长．针对这个问题，Choong等人[8]提出了二重Ncut分割算法，即采用两级分割的形式，先将图像等分成小块，再用Ncut算法预分割每一小块后得到预分割结果，然后用Ncut算法把预分割的结果聚

5、类起来，得到最终的分割结果．该算法减少了所需构造的相似性矩阵的阶数，缩短了分割所需时间．但是该算法在预分割时等分了图像，并没有考虑到像素点所包含的特征信息(例如亮度信息与位置信息)，这样就会把一些特征相似性很高的像素点分到不同的小块去，进而在第二步聚类时导致不理想的分割结果．收稿日期:2015-06-25.作者简介:赵渊(1991年11月生)，男，硕士生.研究方向：图像处理.∗基金项目:国家自然科学基金(11131006)；国家民委科学研究项目(14BFZ002).442工程数学学报第33卷Rent和Malik[9]提出了超像素分割的概念，该算法在进

6、行图像分割时，可以利用像素点的一些特征先将图像分成大量不规则的小块(超像素)，然后再进行后续的处理．超像素分割提供了一种图像预处理的途径，并且大大降低了后续图像处理任务的复杂性[10]．基于超像素分割的重要性，人们提出了大量生成超像素的算法[11-14]，这些算法通过生成的超像素解决了一些图像处理中所遇到的问题，但是它们的模型都较为复杂，运行时间普遍较长，而且生成的超像素边界也不能与原图像边界很好地匹配．针对这些问题，Achanta等人[15]提出了简单线性迭代聚类的算法(SLIC)，用经过改进的K均值聚类算法来生成超像素，所得到的超像素边界对图像的

7、原始边界具有很强的依附性，并且处理速度与存储效率也优于其他的超像素分割算法．本文针对Ncut分割方法耗时较长的问题，在使用Ncut分割算法的基础上，提出一种基于SLIC超像素分割的图分割算法，即先用SLIC超像素分割算法得到超像素；再通过提出的超像素特征计算公式得到每个超像素的特征信息并构造相应的相似性矩阵；然后用Ncut算法对这些特征信息进行聚类，进而得到最终结果．该算法应用SLIC超像素分割算法的准确性与高效性，有效降低了Ncut聚类时相似性矩阵的阶数，大幅度缩短了Ncut算法的运行时间，并且由于在预处理时充分考虑了像素点的特征信息，所以在分割自

8、然图像时，获得了优于Ncut分割算法以及二重Ncut分割算法的分割效果．2Ncut分分分割割割算算算法法法基