Abstract
Superpixel-based image processing and analysis methods usually use a small set of superpixel features. Expanding the description of superpixels can improve the quality of processing algorithms. In the paper, a set of 25 basic superpixel features of shape, intensity, geometry, and location is proposed. The features meet the requirements of low computational complexity in the process of image superpixel segmentation and sufficiency for solving a wide class of application tasks. Applying the set, we present a modification of the well-known approach to the superpixel generation. It consists of fast primary superpixel segmentation of the image with a strict homogeneity predicate, which provides superpixels preserving the intensity information of the original image with high accuracy, and the subsequent enlargement of the superpixels with softer homogeneity predicates. The experiments show that the approach can significantly reduce the number of image elements, which helps to reduce the complexity of processing algorithms, meanwhile the expanded superpixels more accurately correspond to the image objects.
Highlights
Superpixel-based image processing and analysis methods usually use a small set of superpixel features
Expanding the description of superpixels can improve the quality of processing algorithms
The features meet the requirements of low computational complexity in the process of image superpixel segmentation and sufficiency for solving a wide class of application tasks
Summary
В основу материала, излагаемого ниже, положен алгоритм сегментации, предложенный более 40 лет назад одним из авторов данной статьи применительно к задаче компрессии изображений [3, 5, 32, 33]. Q Dm Dn False, для смежных Dm и Dn. Далее пусть пиксели покрывают плоскость изображения квадратами единичной площади. Где max – входной параметр алгоритма – порог сегментации, имеющий смысл максимально допустимой погрешности сохранения значения каждого пикселя в сегментированном (суперпиксельном) представлении изображения. 3 представлены экспериментально полученные для этих изображений зависимости сокращения числа элементов, достигнутого в результате сегментации, от параметра max, где N = N1 N2. В рамках данной статьи мы будем рассматривать только полутоновые изображения. Обобщение описанного алгоритма на случай цветных (многокомпонентных) изображений представляется очевидным: просто в процессе сегментации нужно контролировать истинность используемого предиката однородности для каждой компоненты
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.