利用超像素分割的信息選取算法
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點(diǎn)互信息（PMI）邊界檢測(cè)算法能準(zhǔn)確檢測(cè)圖像中的邊界，但算法效率受制于采樣點(diǎn)的提取。針對(duì)采樣過程中存在隨機(jī)性和信息冗余的問題，提出一種利用超像素分割提供的中層結(jié)構(gòu)信息來指導(dǎo)點(diǎn)對(duì)選取的方法。首先使用超像素算法對(duì)圖像進(jìn)行初始分割，將圖像劃分成大小形狀近似的像素塊；然后選取落在相鄰超像素中的像素點(diǎn)對(duì)，從而使樣本點(diǎn)的選取更有目的性，在采樣點(diǎn)數(shù)目較少時(shí)，保證樣本點(diǎn)仍能有效完整地獲取圖像信息。實(shí)驗(yàn)通過與原始的PMI邊界檢測(cè)算法在伯克利分割數(shù)據(jù)庫(kù)（BSDS）上進(jìn)行比對(duì)驗(yàn)證得出，基于超像素的PMI邊界檢測(cè)算法在采樣點(diǎn)對(duì)為3500時(shí)，平均精準(zhǔn)度（AP）達(dá)到0.7917，而原始算法則需要6000個(gè)同樣環(huán)境下的采樣點(diǎn)對(duì)。基于超像素的PMI邊界檢測(cè)算法在保證了檢測(cè)精度的同時(shí)減少了所需的采樣點(diǎn)數(shù)目，從而能有效提高算法的實(shí)時(shí)性。
非常好我支持^.^
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不好我反對(duì)
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