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超像素分割算法研究综述
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2014.1.1
  • 页码:6-12
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西南交通大学信息科学与技术学院,成都610031
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61003143); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU12CX094)
  • 相关项目:基于视频的火灾智能探测关键技术研究
中文摘要:

超像素能够捕获图像冗余信息, 降低后续处理任务复杂度, 已受到了国内外研究者的日益关注。首先分析了超像素分割领域的发展现状, 以基于图论的方法和基于梯度下降的方法为视角, 对现有超像素分割方法进行归纳和论述。在此基础上, 就目前常用的超像素分割算法进行了实验对比, 分析各自的优势和不足。最后, 对超像素分割技术的最新应用进行了介绍和展望。

英文摘要:

Superpixel can capture redundancy of the image and reduce the complexity of subsequent processing tasks. These advantages make it receive more and more attentions from researchers at home and abroad. This paper first analyzed the deve-lopment of the superpixel segmentation, and summarized the state-of-the-art superpixel segmentation algorithms in the view of graph-based and gradient-ascent-based methods. Then, it compared several superpixel segmentation algorithms by experiments, and illustrated their strengths and weaknesses respectively. At last, it introduced the latest applications of superpixel segmentation techniques with prospects.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049