由于简单线性迭代聚类算法(Simple Linear Iterative Cluster,SLIC)只考虑了颜色和空间信息导致分割不准确且边界附着度不高,且人工预设的超像素块数也会影响后续分割效果,提出了一种基于纹理特征的自适应SLIC超像素分割算法。先使用图...由于简单线性迭代聚类算法(Simple Linear Iterative Cluster,SLIC)只考虑了颜色和空间信息导致分割不准确且边界附着度不高,且人工预设的超像素块数也会影响后续分割效果,提出了一种基于纹理特征的自适应SLIC超像素分割算法。先使用图像复杂度衡量图像分割的难易程度,根据自适应计算合适的图像分割块数,再基于SLIC算法把局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)纹理特征纳入相似性度量,提高SLIC算法分割精度。实验结果表明,本文方法与SLIC算法相比有更高的评价指标。展开更多
