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SLIC超像素与前沿超像素方法的比较写在西元前这篇文献最初我转载了别人的一个翻译，但是转载过来发现一些地方显示不全，而且很多地方仅仅是一个翻译，没有作者自己的想法及评价。我无意冒犯翻译过这篇文献的作者，我只是提醒自己要有自己的观点，无论对错与否。
基于SLIC超像素的归一化分割方法研究.【摘要】：在图像分割领域,基于图论的归一化分割算法是一种综合考虑图像全局和局部的信息,获得全局最优的一种无监督算法,有较好的通用性和分割结果,受到格外的关注。.但随着分割图像变大的要求,该算法运行时间...
超像素经典的算法SLIC就属于上述1%的一员，他有论文的介绍原理性的东西，有数学公式的推导，有和其他算法的比较数据，更重要的是他还有和论文完全对应的参考代码，而且有C++、matlab以及GPU版本，可以说是非常有良心的一篇论文。
在超像素算法方面，SLICSuperpixelsComparedtoState-of-the-artSuperpixelMethods这篇论文非常经典。论文中从算法效率，内存使用以及直观性比较…
超像素分割，SLIC，SimpleLinearIterativeClustering，是一种迭代聚类算法.出自PAMI2012论文SLICSuperpixelsComparedtoState-of-the-artSuperpixelMethods.1.SLIC算法流程SLIC算法流程如：其中，主要有如下几个关键点：
超像素点分割的方法包括了提取轮廓、聚类、梯度上升等多种。论文[1]提出的SLIC超像素点分割算法（简单线性迭代聚类，simplelineariterativeclustering）就是其中一种，它基于K-means聚类算法，根据像素的颜色和距离特征进行聚类来实现良好的分割结果...
本期推荐一篇state-of-the-art超像素分割论文：WeiX,YangQX,GongYH,etal.SuperpixelHierarchy[J].IEEETIP,2018,27(10):4838-4849.IEEETIP论文在线版本1Target快速/实时+准确的超像素分割2Methodology2.1思路基于Merging的Hierarchy
超像素分割算法（SLIC算法）论文地址原文基本原理算法通过将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块，从而用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征，很大程度上降低了图像后处理的复杂度。
SLIC主要优点如下：.生成的超像素如同细胞一般紧凑整齐，邻域特征比较容易表达。.这样基于像素的方法可以比较容易的改造为基于超像素的方法。.不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图。.需要设置的参数非常少，默认情况下只需要设置一个预分割的...
超像素经典的算法SLIC就属于上述1%的一员，他有论文的介绍原理性的东西，有数学公式的推导，有和其他算法的比较数据，更重要的是他还有和论文完全对应的参考代码，而且有C++、matlab以及GPU版本，可以说是非常有良心的一篇论文。.虽然是优质代码，但是当...
SLIC超像素与前沿超像素方法的比较写在西元前这篇文献最初我转载了别人的一个翻译，但是转载过来发现一些地方显示不全，而且很多地方仅仅是一个翻译，没有作者自己的想法及评价。我无意冒犯翻译过这篇文献的作者，我只是提醒自己要有自己的观点，无论对错与否。
基于SLIC超像素的归一化分割方法研究.【摘要】：在图像分割领域,基于图论的归一化分割算法是一种综合考虑图像全局和局部的信息,获得全局最优的一种无监督算法,有较好的通用性和分割结果,受到格外的关注。.但随着分割图像变大的要求,该算法运行时间...
超像素经典的算法SLIC就属于上述1%的一员，他有论文的介绍原理性的东西，有数学公式的推导，有和其他算法的比较数据，更重要的是他还有和论文完全对应的参考代码，而且有C++、matlab以及GPU版本，可以说是非常有良心的一篇论文。
在超像素算法方面，SLICSuperpixelsComparedtoState-of-the-artSuperpixelMethods这篇论文非常经典。论文中从算法效率，内存使用以及直观性比较…
超像素分割，SLIC，SimpleLinearIterativeClustering，是一种迭代聚类算法.出自PAMI2012论文SLICSuperpixelsComparedtoState-of-the-artSuperpixelMethods.1.SLIC算法流程SLIC算法流程如：其中，主要有如下几个关键点：
超像素点分割的方法包括了提取轮廓、聚类、梯度上升等多种。论文[1]提出的SLIC超像素点分割算法（简单线性迭代聚类，simplelineariterativeclustering）就是其中一种，它基于K-means聚类算法，根据像素的颜色和距离特征进行聚类来实现良好的分割结果...
本期推荐一篇state-of-the-art超像素分割论文：WeiX,YangQX,GongYH,etal.SuperpixelHierarchy[J].IEEETIP,2018,27(10):4838-4849.IEEETIP论文在线版本1Target快速/实时+准确的超像素分割2Methodology2.1思路基于Merging的Hierarchy
超像素分割算法（SLIC算法）论文地址原文基本原理算法通过将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块，从而用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征，很大程度上降低了图像后处理的复杂度。
SLIC主要优点如下：.生成的超像素如同细胞一般紧凑整齐，邻域特征比较容易表达。.这样基于像素的方法可以比较容易的改造为基于超像素的方法。.不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图。.需要设置的参数非常少，默认情况下只需要设置一个预分割的...
超像素经典的算法SLIC就属于上述1%的一员，他有论文的介绍原理性的东西，有数学公式的推导，有和其他算法的比较数据，更重要的是他还有和论文完全对应的参考代码，而且有C++、matlab以及GPU版本，可以说是非常有良心的一篇论文。.虽然是优质代码，但是当...
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