SLIC0-t：融合纹理信息的超像素分割算法

"基于SLIC0融合纹理信息的超像素分割方法" 超像素分割是计算机视觉领域中的一个重要技术，用于将图像细分为一系列大小相对均匀、具有相似颜色、亮度和纹理特征的区域，称为超像素。SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）是一种流行的超像素分割算法，它通过聚类像素来生成超像素。然而，SLIC0是SLIC的一个变体，尽管在处理颜色和空间信息方面表现出色，但在处理复杂纹理图像时可能无法精确地捕捉到区域边界和目标轮廓。 针对SLIC0的这一局限性，文中提出了SLIC0-t算法，该算法融合了纹理信息以增强分割效果。首先，通过光谱分析来描述图像中各区域的纹理特性。光谱分析可以提供关于图像不同频率成分的信息，这对于识别和区分具有复杂纹理的区域非常有用。然后，在SLIC0算法的基础上，SLIC0-t算法在分割过程中结合这些纹理特征，使分割出的超像素更能反映图像的目标轮廓和区域边界。 SLIC0-t算法还优化了种子像素的搜索策略。在原始SLIC0中，算法围绕种子像素搜索其邻近像素，而在SLIC0-t中，采用了一种新的搜索策略：以每个种子点为中心，在预期超像素邻接距离为半径的圆盘内进行搜索，这样可以更有效地覆盖到具有类似特征的像素，提高分割的精度。 为了验证SLIC0-t算法的有效性，研究者在广泛使用的公开图像库BSDS500上进行了实验。实验结果显示，SLIC0-t在边界召回率上显著优于SLIC0，这意味着SLIC0-t能更好地检测和保持图像的边界信息。而在欠分割错误率方面，SLIC0-t与SLIC0的性能相当，且都在可接受的范围内，表明SLIC0-t在保持整体分割质量的同时，提升了对复杂纹理区域的处理能力。 SLIC0-t算法通过整合纹理信息和优化搜索策略，增强了SLIC0算法在分割具有复杂纹理图像时的能力，尤其在保持边界完整性方面取得了显著的进步。这一改进对于提升图像分析、目标检测和图像理解等应用的性能具有重要意义。