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图像分割方法是一种非常重要的图像分析技术,现有常用图像分割方法都需要依靠人工提取特征来抽取图像的特征.本文提出了一种新的基于深度学习特征和社团划分方法结合的图像分割方法.基于深度学习特征抽取方法,采用卷积神经网络(CNN)模型抽取了图像的深度学习特征.首先,SLIC超像素算法将图像由像素级转化为区域级,划分成超像素区域,针对每个超像素区域,我们提取了深度学习特征.另外在结合超像素区域颜色特征的基础上,构建成了新的超像素区域相似度矩阵.然后我们基于社团划分的思想对相似度矩阵进行了划分.为了能自动识别图