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超像素分割是计算机图像处理的一个重要的预处理步骤,传统的基于密度聚类的超像素分割算法对于边界的处理比较好,但是所获得的超像素形状不规则,针对其缺点,提出了一种空间约束的DBSCAN聚类的超像素分割算法。首先在图像上均匀的播撒种子点,之后以种子点为中心利用空间约束的密度聚类逐步向外扩张,直至遍布整张图像,获得初始的超像素,通过k-means方法迭代进行更新种子点,最后遍历种子点来清理掉未访问过的像素点。为了验证方法的有效性,在BSDS500数据集进行实验,并与当前最先进的方法进行了定性和定量的对比。在