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Linear spectral clustering with mean shift filtering for superpixel segmentation

机译:线性光谱聚类与均值漂移滤波用于超像素分割

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摘要

In this paper, we propose an improved algorithm for superpixel segmentation using linear spectral clustering with mean shift filtering. The proposed method adopts mean shift as pre-processing for superpixel segmentation. The proposed method uses this pre-processed image for spectral clustering, which produces more concise and uniform superpixels. Experimental results show that it gives superpixels with relatively compact and uniform segments. The proposed method reduces irregular and scratchy boundaries of segments compared with the existing superpixel segmentation methods.
机译:在本文中,我们提出了一种改进的算法,该算法使用带有均值漂移滤波的线性光谱聚类来进行超像素分割。提出的方法采用均值漂移作为超像素分割的预处理。所提出的方法使用该预处理图像进行光谱聚类,从而产生更简洁和均匀的超像素。实验结果表明,它使超像素具有相对紧凑和均匀的段。与现有的超像素分割方法相比,所提出的方法减少了片段的不规则和划痕的边界。

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