一种互惠最近邻区域合并的超像素生成方法

摘要

针对传统超像素生成方法的性能受超像素数目制约,提出一种互惠最近邻区域聚类生成超像素的方法.该方法利用k-means算法将图像细分为大量均匀同质类似单元格的小区域,使用互惠最近邻聚类算法以区域面积为约束条件在小范围搜寻互惠最近邻进行合并,从而生成超像素.通过实验与SLIC(simple linear iterative clustering)比较,结果表明,互惠最近邻区域聚类生成的超像素在较少的超像素数目情况下仍然具有高边界查全率和低欠分割错误的优点,可保持良好的分割质量.