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Superpixel Segmentation Based on Global Similarity and Contour Region Transform Segmentation des superpixels basée sur la similarité globale et la transformation de la région de contour

Bing LUO, Junkai XIONG, Li XU, Zheng PEI

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Résumé:

Cette lettre propose un nouvel algorithme de segmentation des superpixels basé sur la similarité globale et la transformation des régions de contour. L’idée de base est que les pixels entourés du même contour sont plus susceptibles d’appartenir à la même région d’objet, qui pourrait facilement être regroupée dans le même superpixel. À cette fin, nous utilisons le balayage de contours pour estimer la similarité globale entre les pixels et les centres correspondants. De plus, nous introduisons les informations de gradient du pixel de la carte de transformation de contour pour améliorer la similarité globale du pixel afin de surmonter les contours manquants dans la région floue. Bénéficiant de notre similarité globale, la méthode proposée pourrait adhérer à des limites floues et à faible contraste. Un grand nombre d'expériences sur les ensembles de données BSDS500 et VOC2012 montrent que l'algorithme proposé est plus performant que le SLIC traditionnel.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.3 pp.716-719
Date de publication
2020/03/01
Publicisé
2019/12/03
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8153
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Reconnaissance d'images, vision par ordinateur

Auteurs

Bing LUO
  Xihua University
Junkai XIONG
  Xihua University
Li XU
  Xihua University
Zheng PEI
  Xihua University

Mots-clés

Table des matières