【摘 要】
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超像素分割作为预处理组件,已广泛用于计算机视觉任务。肖峰和Jitendra Malik于2003年首次提出了超像素方法,其主要目的是减少图像预处理应用中的计算时间。超像素已用于诸如检测,光流估计和许多其他应用的应用中。新的聚类算法通常会导致新的超像素分割技术。数字图像像素形成的簇,在特征空间一般具有更复杂的形状。因此,那些能够适应复杂聚类形状的聚类算法可以产生良好的聚类结果。我们有一些现有的方法,
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超像素分割作为预处理组件,已广泛用于计算机视觉任务。肖峰和Jitendra Malik于2003年首次提出了超像素方法,其主要目的是减少图像预处理应用中的计算时间。超像素已用于诸如检测,光流估计和许多其他应用的应用中。新的聚类算法通常会导致新的超像素分割技术。数字图像像素形成的簇,在特征空间一般具有更复杂的形状。因此,那些能够适应复杂聚类形状的聚类算法可以产生良好的聚类结果。我们有一些现有的方法,例如DBSCAN。2007年[1]引入的DBSCAN算法使我们能够发现非球面聚类形状,但它也有缺点,因为它仅适用于坐标定义的数据。Rodriguez和Laio,在2014年下半年[2],提出了一种创新的聚类方法,该方法基于任意两个数据点之间的简单计算,该方法假设聚类中心是那些密度较高且与其他点的距离较大的个体集群中心。因此,通过搜索密度峰值过程的这种聚类可以找到非球形的复杂形状,并且可以比k-均值聚类算法更准确地对图像中的对象进行分割。此外,与均值平移方法不同,此算法中的数据不需要在向量空间中嵌入。基于密度的聚类算法已证明可用于根据其密度查找非线性形状和结构,并且这些方法通常在边界附着方面实现出色的性能,这是超像素分割算法的一个特性。本文提出了一种新的基于密度峰聚类的超像素分割方法。我们改进了原始的DP算法,使其适合完成这项工作。我们还在实验中定量和定性地比较了我们的方法与其他最新方法,这表明我们的方法所产生的良好结果比其他方法更好地遵守了对象边界。
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