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Superpixel Based Hierarchical Segmentation for Color Image 컬러 이미지에 대한 슈퍼픽셀 기반 계층적 분할

Chong WU, Le ZHANG, Houwang ZHANG, Hong YAN

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요약 :

이 편지에서 우리는 분할 정확도를 유지할 뿐만 아니라 좋은 속도를 보장할 수 있는 컬러 이미지에 대한 계층적 분할(HS) 방법을 제안합니다. 우리의 방법에서 HS는 퍼지 단순 선형 반복 클러스터링(Fuzzy SLIC)을 채택하여 과잉 분할 결과를 얻습니다. 그런 다음 HS는 FFCM(Fast Fuzzy C-Means Clustering)을 사용하여 슈퍼픽셀을 기반으로 대략적인 분할 결과를 생성합니다. 마지막으로 HS는 분할 결과를 개선하기 위해 우선 순위 큐(KPQ)를 사용하는 비반복 K-평균 클러스터링을 사용합니다. 검증 실험에서 우리는 우리의 방법을 테스트하고 이를 다양한 유형의 노이즈 하에서 Berkeley(BSD500) 벤치마크의 최첨단 이미지 분할 방법과 비교했습니다. 실험 결과는 우리의 방법이 정확성, 속도 및 견고성 측면에서 최첨단 기술을 능가한다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.10 pp.2246-2249
발행일
2020/10/01
공개일
2020/07/03
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDL8025
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 처리 및 비디오 처리

작성자

Chong WU
  City University of Hong Kong
Le ZHANG
  Tongji University
Houwang ZHANG
  China University of Geosciences
Hong YAN
  City University of Hong Kong

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