【摘 要】
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传统超像素算法复杂度高，难以得到紧致且边缘贴合度好的超像素，针对此问题该文提出一种局部受限的规则聚类（LRRC）超像素算法。该算法以k均值算法为基础，采用局部受限的聚类方法和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61203268,61379104）
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传统超像素算法复杂度高，难以得到紧致且边缘贴合度好的超像素，针对此问题该文提出一种局部受限的规则聚类（LRRC）超像素算法。该算法以k均值算法为基础，采用局部受限的聚类方法和类合并策略得到大小均衡、外形规整的超像素，聚类时充分考虑了像素点的颜色和位置特征，引入对数机制平衡二者在数值上的差异性，并通过特殊的颜色距离滤波使超像素的边缘更为光滑。仿真实验表明：LRRC算法简单易用，计算效率高，能够得到边缘重合率高且欠分割错误率低的超像素，当分割的超像素数较多时性能要优于其它几种优异的超像素算法。
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