A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Superpixel Segmentation Based on Global Similarity and Contour Region Transform Segmentação de superpixel baseada em similaridade global e transformação de região de contorno

Bing LUO, Junkai XIONG, Li XU, Zheng PEI

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Resumo:

Esta carta propõe um novo algoritmo de segmentação de superpixels baseado em similaridade global e transformação de região de contorno. A ideia básica é que os pixels circundados pelo mesmo contorno têm maior probabilidade de pertencer à mesma região do objeto, que poderia ser facilmente agrupada no mesmo superpixel. Para tanto, utilizamos varredura de contorno para estimar a similaridade global entre pixels e centros correspondentes. Além disso, introduzimos informações de gradiente do pixel no mapa de transformação de contorno para melhorar a similaridade global do pixel e superar os contornos ausentes na região desfocada. Beneficiado de nossa similaridade global, o método proposto poderia aderir a limites borrados e de baixo contraste. Um grande número de experimentos nos conjuntos de dados BSDS500 e VOC2012 mostram que o algoritmo proposto tem um desempenho melhor que o SLIC tradicional.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.3 pp.716-719
Data de publicação
2020/03/01
Publicitada
2019/12/03
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8153
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Reconhecimento de imagem, visão computacional

autores

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

Palavra-chave