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利用超像素分割的信息選取算法

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  點互信息(PMI)邊界檢測算法能準(zhǔn)確檢測圖像中的邊界,但算法效率受制于采樣點的提取。針對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)點對選取的方法。首先使用超像素算法對圖像進(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對,從而使樣本點的選取更有目的性,在采樣點數(shù)目較少時,保證樣本點仍能有效完整地獲取圖像信息。實驗通過與原始的PMI邊界檢測算法在伯克利分割數(shù)據(jù)庫(BSDS)上進(jìn)行比對驗證得出,基于超像素的PMI邊界檢測算法在采樣點對為3500時,平均精準(zhǔn)度(AP)達(dá)到0.7917,而原始算法則需要6000個同樣環(huán)境下的采樣點對?;诔袼氐腜MI邊界檢測算法在保證了檢測精度的同時減少了所需的采樣點數(shù)目,從而能有效提高算法的實時性。

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