图像分割与超像素 在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。 在基于超像素的分类算法中，超像素产生是其中很重要的一步。每一种超像素算法都有其特有的优
转载
2023-06-20 10:13:57
408阅读
# 超像素图像分割：使用Python进行图像处理
在图像处理领域，超像素图像分割是一种非常有效的技术，它能够将图像划分为多个区域，保留边缘信息并降低后续处理的复杂度。超像素分割将图像分解为多个小且相似的区域（超像素），从而有助于提高图像分析的效率。
## 什么是超像素？
超像素是一种将图像分割成一组相似像素的小区域，这些区域在颜色、纹理或其他视觉特征上是相似的。通过超像素分割，可以有效地减少
superpixels(超像素）1.理解：超像素不是在普通的像素基础上继续微观细分，超像素是一系列像素的集合，这些像素具有类似的颜色、纹理等特征，距离也比较近。其中超像素比较常用的一种方法是SLICSemantic Segmentation（语义分割）：把图像中每个像素赋予一个类别标签（比如汽车、建筑、地面、天空等），比如把图像分为了草地（浅绿）、人（红色）、树木（深绿）、天空（蓝色）等标签，用不
转载
2024-02-03 16:13:15
181阅读
superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分割）、超分辨率（Super-Resolution, SR）的基础概念
superpixels（超像素）超像素于2003年提出，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征
转载
2023-11-29 13:07:39
4阅读
本文摘自论文《视频镜头分割方法综述》，列举并比较了几种像素域的镜头分割方法。 1 基于像素的镜头分割算法基于像素的镜头分割主要是对视频帧的图像底层处理过程，包括亮度、灰度或者色彩值，其计算简单，原理是计算两帧之间的每个对应的像素的灰度(亮度)的变化。相邻两帧对应点的灰度(亮度)差为 式中，fn(i, j)、fn+1(i, j)分别代表第n 帧和第n+1 帧像素(i, j)的灰度
转载
2023-12-07 11:39:40
55阅读
图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离
转载
2024-01-19 17:15:33
71阅读
学习目标掌握超像素分割的原理、超像素分割方法的推导过程以及实现方法1.1 超像素超像素是指将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素聚合成某一个像素块，结合超像素的思想，这样可以使少量的像素块代替原本大量的像素。 目前超像素广泛应用于图像分割、目标识别等领域。1.2 SLICSLIC（Simple Linear IterativeClustering，简单线性迭代聚类)是超像素分割中使用比较多的方
转载
2023-09-09 08:51:15
503阅读
原理 SILC（simple linear iterative clustering）是一种图像分割算法。默认情况下，该算法的唯一参数是k，约等于超像素尺寸的期望数量。对于CIELAB彩色空间的图像，在相隔S像素上采样得到初始聚类中心。为了产生大致相同尺寸的超像素，格点的距离是$S=\sqrt{N/k}$。中心需要被移到3x3领域内的最低梯度处，这样做是为了避免超像素中心在边缘和噪声点上。 接
转载
2023-06-09 23:02:39
338阅读
# Python超像素分割单通道图像
## 介绍
在计算机视觉领域，超像素分割是一种将图像分割成具有相似颜色和纹理特征的紧密区域的技术。超像素分割可以帮助我们更好地理解图像的结构，并且在许多计算机视觉任务中都有广泛的应用，例如图像分割、目标跟踪等。在本篇文章中，我将教会你如何使用Python实现超像素分割单通道图像的过程。
## 整体流程
下面是完成超像素分割单通道图像的整体流程，我们将按照这
原创
2023-10-28 08:15:55
45阅读
图像分割是计算机视觉领域的基本问题，而超像素分割是一个预处理的步骤，所谓的超像素，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的图像块（是像素的集合），利用超像素代替像素进行图像处理，能够在很大程度上降低后续图像处理任务的复杂度。超像素生成的算法大致可以分成基于图论的方法和基于梯度下降的方法，SLIC算法属于后者。在目前的超像素分割算法中，SLIC的效
转载
2024-01-05 22:11:15
76阅读
超像素（SuperPixel），就是把原本多个像素点，组合成一个大的像素。比如，原本的图片有二十多万个像素，用超像素处理之后，就只有几千个像素了。后面做直方图等处理就会方便许多。经常作为图像处理的预处理步骤。在超像素算法方面，SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods这篇论文非常经典。论文中从算法效率，内存使用以
转载
2023-10-24 23:14:05
637阅读
# 超像素分割与Python实战
在计算机视觉领域，图像处理和分割是两个重要的研究方向。其中，超像素分割是一种常用的方法，它可以将图像分割成多个小的区域，这些区域在颜色、纹理等特征上高度相似。相较于传统的分割方法，超像素分割以更加细致和合理的方式捕捉到图像中的结构信息，非常适用于对象识别、图像理解等任务。
## 什么是超像素分割
超像素分割是一种将图像分解为小块（即超像素）的过程。这些超像素
# Python超像素分割
## 简介
超像素分割是一种计算机视觉领域的图像处理技术，它将图像分割为一组紧密相连的、具有相似特征的区域，这些区域被称为超像素。超像素分割在图像分割、目标跟踪、图像增强等应用中具有重要的作用。本文将介绍Python中的超像素分割算法和实现过程。
## 超像素分割算法
超像素分割算法的主要目标是将图像分割成具有相似纹理、颜色和亮度等特征的区域。常见的超像素分割算
原创
2023-08-14 05:41:44
176阅读
简介：最近项目使用到了超像素分割，因此顺道研究了以下SLIC这一算法。超像素分割这类low-level vision问题已经在CVPR，ICCV这种顶级会议上逐渐销声匿迹，越来越流行的learning method渐渐占据了这些顶级会议90%的篇幅。本文讲解的SLIC是2010年提出的一种十分简单的超分辨分割算法，原理简单、便于实现。一.SLIC(simple linear iterative c
转载
2023-09-27 13:51:23
283阅读
参考：超像素—学习笔记什么是超像素？评价标准？SLIC、SEED、ETPS算法比较的指标：图像边界的粘附性、算法速度、存储效率、分割性能超像素算法：将像素组合成感知有意义的原子区域( atomic regions)，其可以用于替换像素网格的刚性结构。它们捕获图像冗余，提供计算图像特征的方便原语( primitive )，并且大大降低了后续图像处理任务的复杂性。超像素：能够提取中层图像特征，作为图像
转载
2023-08-15 15:16:28
16阅读
论文：基于SLIC超像素的归一化分割方法研究归一化分割的缺点：单独使用时无法区分很接近的图像区域，实时性也差。区域接近问题：描述图像间相互关系的权重函数的取值，体现图像间的信息特征，影响分割效果。如果仅将权重函数作为图像信息间的唯一特征信息，当像素之间非常接近时，类间差异性的区分能力下降，影响图像分割，会导致欠分割。——优化权重函数计算公式实时性差问题：求解最优划分准则面临NP难问题。虽转换到求特
原图与分割结果 主程序：clc;
clear all;
close all;
%用Superpixels算法对图像进行分割
I=imread('D:\Gray Files\lena.jpg');
%提取各颜色分量
B = double(I(:,:,3));
G = double(I(:,:,2));
R = doub
转载
2023-11-06 18:45:00
131阅读
超像素超像素最直观的解释，便是把一些具有相似特性的像素“聚合”起来，形成一个更具有代表性的大“元素”。而这个新的元素，将作为其他图像处理算法的
原创
2022-06-27 16:59:25
586阅读
图片像素画
一、利用到的包1、进度条：progressbar可以用pip安装pip install progressbar若安装很慢，可以-i 指定镜像pip install progressbar -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com当然
转载
2023-07-06 23:49:07
104阅读
一、研究背景 在上一篇slic超像素分割的文章中，提到了需要对分割后的超像素进行特征提取，依旧为简化复现论文，论文在文末附上，在这里我整理以下特征提取过程中的代码以及心得，方便后期回溯复盘。本文的特征提取均在slic算法基础上进行研究。二、特征提取在针对一个乳腺超声图片分割出来的超像素进行分类的过程中，我们需要提取到一些分类的依据，比如颜色特征，纹理特征等等。并且需要将每一
转载
2023-07-07 19:55:06
351阅读
