内容感知超像素生成框架

两阶段高效聚合

通过两阶段生成框架动态优化超像素中心，实现内容感知的精细分割

李程 · Liao, Nannan · Huang, Zhe · Bian, He · Zhang, Zhe · Ren, Long

Symmetry 2024

技术优势

内容自适应的动态中心重定位

该框架在全局阶段引入基于扩散的在线平均聚类，并采用质心重定位策略动态引导区域更新，通过内容理解优化超像素中心位置，从粗到细提升标签精度。

区域表示优化

根据流形空间中的面积特征，对超像素中心进行分裂或合并，从而更好地表示图像内容，在保持紧凑性的同时提升边界贴合度。

性能达先进水平

大量实验验证所生成超像素在边界贴合、视觉满意度和时间消耗上达到理想且全面的性能，在多个常用指标上与现有最优算法相当。

应用场景

• 视觉伺服控制：用内容感知超像素提供区域级特征，提升视觉伺服中目标跟踪和定位的鲁棒性。
• 医学图像分割：以超像素作为区域特征，辅助医学影像中病灶区域的分割和提取。
• 图像处理加速：通过超像素降低图像处理的数据规模，加速后续任务的处理速度。
• 机器人视觉：为机器人视觉系统提供紧凑且边界准确的区域表示，支持高效场景理解。