Superpixel

【图像拼接】论文精读：Superpixel-based foreground-preserving image stitching

第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（ImageStitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImag

十小大·2024-01-11 01:45

学习日志（十六）：图像拼接compose

importmatplotlib.pyplotaspltimportPIL.ImageasImageimportosimportcv2importnumpyfromtorchvisionimporttransformsunloader=transforms.ToPILImage()IMAGES_PATH='/home/dushuai/word/superpixel_fcn-master

@彼岸花·2023-03-29 19:54

论文阅读——目标跟踪 2017：Superpixel-based Tracking-by-Segmentation using Markov Chains

论文阅读——目标跟踪2017：Superpixel-basedTracking-by-SegmentationusingMarkovChains前言摘要介绍吸收马尔科夫链算法overviewAMC图的构建使用

小玺玺·2022-12-30 14:26

并行计算 SLIC超像素算法（一）大致描述

SLIC算法是simplelineariterativecluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）。

小河豚oO·2022-12-30 12:55

Superpixel_Segmentation_With_Fully_Convolutional_Networks ---CVPR_2020_paper（翻译）

目录基于全卷积网络的超像素分割abstract1、introduction2.RelatedWorkSuperpixelsegmentation.Theuseofsuperpixelsindeepneuralnetworks.Stereomatching.3.SuperpixelSegmentationMethod3.1.LearningSuperpixelsonaRegularGrid3.2.N

思妙想多多财-杰·2022-12-08 10:44

Superpixel Based RGB-D Image Segmentation Using Markov Random Field——阅读笔记

1、基本信息题目：使用马尔科夫场实现基于超像素的RGB-D图像分割；作者所属：FerdowsiUniversityofMashhad（Iron）发表：2015InternationalSymposiumonArtificialIntelligenceandSignalProcessing(AISP)关键词：微软Kinect传感器；RGB-D图像分割；MRF；法向量2、摘要针对问题：能量最小化；使用

weixin_30305735·2022-12-04 12:11

论文速读16：Hyperspectral image denoising with superpixel segmentation and low-rank representation

SS-LRR：Hyperspectralimagedenoisingwithsuperpixelsegmentationandlow-rankrepresentation方法ConstructionofhomogeneousregionsSS–LRRforHSIdenoising方法HSI退化模型：y=x+e+ny=x+e+ny=x+e+n，eee表示稀疏误差项，大小均为M×N×BM\timesN

love_lqz·2022-12-03 11:12

Superpixel-Based Nonnegative Tensor Factorization for Hyperspectral Unmixing

F.Xiong,J.Chen,J.ZhouandY.Qian,"Superpixel-BasedNonnegativeTensorFactorizationforHyperspectralUnmixing

m0_51414342·2022-11-30 13:17

高光谱HSI论文阅读——A Superpixel-Correlation-Based Multiview Approach for HSIC

高光谱HSI论文阅读——ASuperpixel-Correlation-BasedMultiviewApproachforHSIC一种基于超像素-相关性的多视角的高光谱图像分类方法论文来源：IEEEGEOSCIENCEANDREMOTESENSINGLETTERS,2021,03引用：S.Huang,Z.Liu,W.JinandY.Mu,"ASuperpixel-Correlation-Based

一条小白鱼·2022-11-29 09:18

IMPROVING SUPERPIXEL-BASED IMAGE SEGMENTATION BY INCORPORATING COLOR COVARIANCE MATRIX MANIFOLDS

联合颜色协方差矩阵的超像素的图像分割改进算法XianbinGu,JeremiahD.Deng,MartinK.PurvisDepartmentofInformationScience,UniversityofOtago,NewZealand摘要：本文提出了一种联合颜色信息和超像素的颜色协方差矩阵作为特征进行图像分割的方法。协方差矩阵流形采用非欧几里德距离度量。然后，为了产生关联图，本文引进了三

起点站·2022-11-28 13:46

对抗攻击：Robust Superpixel-Guided Attentional Adversarial Attack

对抗攻防文献记录文献一：RobustSuperpixel-GuidedAttentionalAdversarialAttack文章目录对抗攻防文献记录一、相关概念二、SAI-FGM1.原始图像的超像素点分割2.注意力热图分割3.对抗噪声的产生三、总结一、相关概念"pixel-wise"meanstheseadversarialperturbationsareaddedontoeachpixelin

巡礼之年0v0·2022-11-23 00:33

SLIC Superpixels Compared toState-of-the-Art Superpixel Methods

SLICSuperpixelsComparedtoState-of-the-ArtSuperpixelMethodsSLIC超像素与前沿超像素方法的比较摘要：近年来，计算机视觉应用开始日渐地依赖超像素。然而，一个好的超像素算法是什么样的并不明朗。为了了解现有方法的优缺点，我们实证比较五个最先进超像素算法在边缘贴合、速率、内存效率和对图像分割效果影响上的性能。然后，我们介绍一个新的超像素算法——简单

danyeee·2022-11-23 00:59

Image Segmentation论文学习翻译-SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods

摘要近年来，计算机视觉应用越来越依赖于超像素，但是如何构成一个好的超像素算法并不总是很清楚。为了理解现有方法的优点和缺点，我们根据经验比较了五种最先进的超像素算法，它们能够坚持图像边界、速度、存储效率以及对分割性能的影响。然后引入一种新的超像素算法——简单线性迭代聚类（SLIC），该算法采用k-均值聚类方法来有效地生成超像素。尽管SLIC方法简单，但是它比以往的方法更符合边界条件，同时具有更快的存

暮雨橙海·2022-11-23 00:53

超像素(superpixel)——SLIC和深度学习法

定义可以理解成在图像上做的聚类问题。超像素的做法是将感知上相似的像素组在一起，称为一个超像素，以此来提供图像数据的紧凑表示。然后在后续的处理，处理单位就变成了超像素，而不是我们常用的像素。一般超像素的结果可以为下游任务提供帮助，比如说语义分割、对象检测等。SLICSimpleLinearIterativeClustering，简单的线性迭代聚类论文：2011-PAMI-SLICSuperpixel

追影子的蛇·2022-11-23 00:17

Superpixel-based Noise Robust Sparse Unmixing of Hyperspectral Image （2021）

基于超像素的高光谱图像噪声鲁棒稀疏解混摘要:高光谱图像稀疏解混(SU)是一种半监督方法，其目标是找到预先已知的光谱库的最优子集来表示高光谱图像中的每个像素。然而，现有的SU方法大多不能充分利用HSI中的空间信息和混合噪声。为此，我们提出了一种混合噪声下基于超像素的噪声鲁棒SU方法(SNRSU)。首先，我们对HSI的第一主成分进行超像素分割(SS)以提取均匀区域。然后，在最大后验框架下，基于稀疏表示

m0_51414342·2022-11-22 06:33

【弱监督学习】Weakly supervised segmentation of SAR imagery using superpixel and hierarchically adversarial

0.前言这是一篇2019年发表在Remotesensing期刊上的有关SAR图像语义分割的弱监督工作。这篇文章的动机是要解决现有的大多数方法通常忽略图像的外观和空间连续性、需要大量的训练数据、算法不能够实现实时性的问题。提出了一种结合条件GAN（CGAN）和CRF的一种弱监督语义分割方法。1.介绍SAR语义分割十分重要，现有主流的传统分割方法有：超像素分割方法、分水岭分割方法和水平集分割方法。CR

几维wk·2022-11-02 16:55

超像素论文（三）——AINet: Association Implantation for Superpixel Segmentation

一、传送门论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.10696二、简介超像素的通常策略是将图片分成规则方格，然后估计每个像素和它相邻方格的关系，最后得到超像素分割的结果。因此，如何准确的估计像素和相邻方格的关系至关重要。在SuperpixelSegmentationwithFullyConvolutionalNetworks(CVPR2020)中，利用U-net得到一个h×w

Vo Racci·2021-03-28 23:37

真正的端到端超像素网络——Superpixel Segmentation with Fully Convolutional Networks(CVPR2020)

0.传送门论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.12929github地址：https://github.com/fuy34/superpixel_fcn1.简介超像素最直观的解释

Vo Racci·2021-02-03 23:40

《SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods》阅读笔记

1.SLIC算法SLIC是一种对图像进行无监督聚类得到超像素的一种方法，通过对K-means聚类算法改进得到，有效的降低了计算复杂度。相比于K-mean算法，SLIC算法将每个聚类中心的搜索范围从全图缩小到了2S×2S2S\times2S2S×2S。2.SLIC算法流程1.SLIC算法是在CIELAB空间对图像进行像素聚类的，所以初始化KKK个聚中心为：C={Ck∣Ck=[lk,ak,bk,xk,

monster.YC·2020-09-15 20:26

超像素分割技术发展情况梳理(Superpixel Segmentation）--计算机视觉专题3

超像素分割技术发展情况梳理(SuperpixelSegmentation）Sason@CSDN当前更新日期：2013.06.10一.基于图论的方法(Graph-basedalgorithms)：1.Normalizedcuts,2000.JianboShiandJitendraMalik.Normalizedcutsandimagesegmentation.IEEETransactionsonPa

Sason·2020-08-24 05:02

超像素分割(Superpixel Segmentation）发展

转自：http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8918167最近实验需要用到超像素的一些算法，之前也有看过一下分水岭这个老算法，想着找找近年来的新算法，跟上时代的步伐。。然后找到这个。。虽然截至13年，但也是至今为止影响力较大的一些算法了，这两年的许多文章是基于这些算法改进的。感谢大神整理~超像素分割(SuperpixelSegmentati

01_Terry·2020-08-24 05:44

机器学习：simple linear iterative clustering (SLIC) 算法

SLIC算法有几个关键点，1：图像分割块的初始化，每一个图像块都是一个聚类，聚类的中心称为superpixel，聚类的个数k是人为设定的，SLIC算

Matrix_11·2020-08-23 11:43

SLIC与目前最优超像素算法的比较 SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods

SLIC与目前最优超像素算法的比较RadhakrishnaAchanta,AppuShaji,KevinSmith,AurelienLucchi,PascalFua,andSabineS¨usstrunk摘要近年来，计算机视觉应用越来越依赖超像素，但并不总是清楚什么是良好的超像素算法。为了解现有方法的优点和缺点，我们比较了目前最好的五种超像素算法，比较的指标为图像边界的粘附性，算法速度，存储效率，

_者行孙·2020-08-22 09:12

MATLAB启动时打开多个窗口问题的解决

今天看到MATLAB2017a可以做superpixel，所以就安装了一下，结果，每次打开一个M文件时，都启动一个新的MATLAB窗口，让人很是头疼，百度了一下网上，解决方案有一下：方案一：cwd=pwd

math_learning·2020-08-21 11:18

利用吸收态马尔科夫链进行基于超像素分割的目标跟踪【Superpixel-based Tracking-by-Segmentation using Markov Chains】

kobe_huai·2020-08-16 00:42

AttributeError: module cv2.cv2 has no attribute ximgproc

ximgproc’1.AttributeError:module‘cv2.cv2’hasnoattribute‘ximgproc’Traceback(mostrecentcalllast):File"superpixel-inceptionV1OnFire.py

Yongqiang Cheng·2020-08-07 13:33

Python Superpixel SLIC算法邻接矩阵及邻接列表

Obtainthepixelindicesofeachsuperpixelsp_label_matrix=fs.slic(img_rgb,n_segments=400,compactness=10,sigma=1,enforce_connectivity=False)sp_label_vector=sp_label_matrix.reshape(1,-1)sp_num=len(np.unique(

JianzhuWang·2020-08-06 11:28

论文笔记《Feedforward semantic segmentation with zoom-out features》

【论文信息】《Feedforwardsemanticsegmentationwithzoom-outfeatures》CVPR2015superpixel-level，fullysupervised，CNN

July_Zh1·2020-08-03 00:05

解读Superpixel Sampling Network论文

文章目录1.介绍1.1超像素概念1.2超像素与深度学习1.3本文的贡献2.前提知识2.1SLIC算法简介3.SSN3.1可微分的SLIC3.2SSN网络及代码实现3.3算法步骤3.4像素和超像素表示之间的映射4.学习特定任务的超像素4.1特定任务的重建损失4.2紧凑性损失4.3损失函数5实验细节5.1评估指标5.2消融实验5.3比较5.4其它6.总结1.介绍1.1超像素概念超像素最直观的解释，就是

Vo Racci·2020-07-15 23:24

图像处理（三）——中国传统工艺画风格的图像转换应用

使用的技术有Matlab、superpixel算法等。蛋壳粘贴画示意如图，蛋壳粘贴画每一块破碎的蛋壳就像是一个超像素。

weixin_30613727·2020-07-13 17:03

《数字图像处理》Learn about Superpixel 超像素介绍非深度学习方法

LearnaboutSuperpixel超像素1超像素简介前些年图像分割领域用的较多的“分水岭算法”，在作业中我自己学习了另外一种目前在图像分割领域用的较多的算法——超像素分割算法，通过查阅“超像素”的定义以及基于超像素的图像分割的算法的工作步骤，我熟悉了这一领域，最后我通过阅读SLIC（simplelineariterativeclustering，简单线性迭代聚类）这一经典的超像素分割方法进一

三丫丫哦·2020-07-11 19:42

论文解读：Adaptive Nonlocal Random Walks for Image Superpixel Segmentation

论文链接：DOI：10.1109/TCSVT.2019.2896438摘要：提出了一种新的基于自适应非局部随机游走(ANRW)算法的超像素分割方法。图像超像素分割算法主要有三个步骤（方法基于随机游走模型）：第一步，通过基于梯度的方法产生种子点来生成初始超像素。第二步，提出了ANRW算法，通过调整非局部随机游走(NRW)来获得初始超像素，以获得更好的图像分割和超像素分割。第三步，将这些小的超像素进行

风灬陌·2020-07-09 12:21

超像素(Superpixel)理解

最近看点云处理的文章，有些文章中提到了superpixel这个概念，查了一些资料，对其理解记录如下：超像素就是把一幅原本是像素级(pixel-level)的图，划分成区域级(district-level

Linear_Luo·2020-07-06 22:54

论文《PMSC: PatchMatch-Based Superpixel Cut for Accurate Stereo Matching》学习

《PMSC：基于PatchMatch的超像素切割，可实现精确的立体声匹配》2018Abstract同时估计一个像素的视差和法线方向，而不是仅视差（也称为3D标签方法），可以在立体匹配问题中实现更高的子像素精度。但是，由于无限的参数空间，在维持全局一致性的同时，很难从连续标签空间R3向每个像素分配适当的3D标签。在本文中，我们提出了一种新的算法，称为基于PatchMatch的超像素切割，可以更精确地

Orange Wu·2020-07-06 19:24

论文《PMSC: PatchMatch-Based Superpixel Cut for Accurate Stereo Matching》学习

Abstract(2018一区)在立体匹配问题中，同时估计一个像素的视差和法向，而不仅仅是视差，也被称为3D标记方法，可以获得更高的亚像素精度。然而，由于参数空间的无限性，在保持全局一致性的同时，给来自连续标签空间R3的每个像素分配合适的3D标签是极其困难的。本文提出了一种新的基于补丁匹配的超像素切割算法，以更准确地分配图像的三维标签。为了在本地窗口之间实现稳健而精确的立体匹配，我们提出了一种双层

Orange Wu·2020-07-06 19:24

SLIC superpixel

SLIC（simplelineariterativeclustering）：主要是利用K-Means聚类算法进行超像素的处理。其大体思路如下图所说明：在计算距离时，用到了颜色Lab值及空间位置信息（x,y）的取值，即5维的特征。计算每个像素到各种子点的距离，选择距离最近的种子点label作为其像素的label，类似于K-Means的原理，迭代进行像素点类别的划分，直至收敛。于此便完成了SLIC超像

sunsimple·2020-07-02 13:32

超像素分割技术发展情况梳理(Superpixel Segmentation）--计算机视觉专题3

超像素分割技术发展情况梳理(SuperpixelSegmentation）Sason@CSDN当前更新日期：2013.06.10一.基于图论的方法(Graph-basedalgorithms)：1.Normalizedcuts,2000.JianboShiandJitendraMalik.Normalizedcutsandimagesegmentation.IEEETransactionsonPa

supeader·2020-06-30 12:58

EXPERIMENTALLY DEFINED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARCHITECTURE VARIANTS FOR NON-TEMPORAL REAL-TIME

文章获取地址为：https://github.com/lixiaokai666/CVpaper摘要：论文成果：实时了视频实时火灾监测，且速度大大提升，准确率高达93%，在superpixel上定位

带带胖头鱼·2020-06-29 00:36

SLIC超像素（superpixel）算法

SLIC算法是simplelineariterativecluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）。

zbxzc·2020-06-27 09:44

基于图的分割 Efficient Graph-Based Image Segmentation 论文详解

输入图片不同参数下的分割结果原图片产生superpixel的方法1.Howtosegmentanimageintoregions?怎样把一张图片分割成不同的区域？

水球喵·2020-06-24 08:41

OpenCV 生成超像素 SLIC superpixel算法原理

OpenCV生成超像素SLICsuperpixel算法原理基本思想算法大致思想是这样的，将图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间，对应每个像素的（L，a，b）颜色值和（x，y）坐标组成一个5维向量V[l,a,b,x,y],两个像素的相似性即可由它们的向量距离来度量，距离越大，相似性越小。算法首先生成K个种子点，然后在每个种子点的周围空间里搜索距离该种子点最近的若干像素，将他们归为与该种子

mumuxi_c·2020-04-13 15:02

近期工作回顾总结及寒假计划

Previouswork综述大作业√最近一些感想：1.optimization、costfunction2.coarsetofine(Sift、OpticalFlow、SuperPixel)...积累不够

OWNSTYLEDU_大鹏·2020-02-13 02:53

论文泛读：《Automatic Skin Lesion Segmentation on Dermoscopic Images by the Means of Superpixel Merging》

简介：超像素合并算法（superpixelmerging）用于皮肤组织分割,做到了非深度方法中的SOTA,但是无法处理包含多个目标区域的情况，所以有很大改进空间（我已经想到了一个绝妙的办法，但是这里空间太...哇靠，还挺大的，好吧，我没想到），感兴趣的读者可以开展这个工作（论文代码已开源，数据公开但是图片很恶心）。值得一提的是，这个算法的效果跟deeplearningbasedSOTA相差甚远。A

月牙眼的楼下小黑·2019-11-29 08:48

【OpenCv3】 VS C++ （五）：SLIC超像素分割算法

40515692/article/details/102788157OpenCv专栏：https://blog.csdn.net/qq_40515692/article/details/102885061超像素（SuperPixel

iamttp·2019-11-03 17:57

SuperPixel 的样例代码

总说这个给自己看的，对读者应该没啥用。。超像素的例子importsysimportosimportcv2importnumpyasnpimportmathimg=cv2.imread('people.png')#-------------SPGeneration-------------------------num_superpixels=50#desirednumberofsuperpixel

Hungryof·2019-10-21 15:49

SLIC superpixel算法——图像聚类算法

SLIC算法是simplelineariterativecluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）。

Ring__Rain·2019-07-04 14:18

深度聚类之Superpixel Sampling Networks

SuperpixelSamplingNetworks文章目录SuperpixelSamplingNetworks工作介绍相关工作超像素算法深度聚类基础知识SSN(SuperpixelSamplingNetworks)网络结构可微分的SLICSuperpixelSamplingNetwork像素和超像素表示之间的映射学习任务特定的超像素任务特定的重建损失紧凑性损失实验细节超像素评估指标消融实验比较语

lart·2019-05-03 11:41

SILC超像素分割算法详解(附Python代码)

SILC算法详解一、原理介绍SLIC算法是simplelineariterativecluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）算法步骤：已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为

勇者归来·2018-05-04 16:00

论文笔记： Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Superpixel Pooling Network

概要这篇论文（不知道为什么插入不了链接了，大家可以自行Google）是17年AAAI上的一篇文章，提出了一种基于image-level标记的弱监督语义分割的算法。这个算法包括两个网络，一个网络SPN用来生成segmentationannotations。另一个网络deCoupledNet用来做语义分割。通过轮流使用一个网络的结果作为另外一个网络的输入来依次训练，经过几次迭代，最终可以得到期望的结果

Warren_Liu·2017-07-16 10:23

SLIC superpixel算法

标题SLICsuperpixel算法作者YangZheng联系方式263693992SLIC算法是simplelineariterativecluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel

weixin_33875839·2017-03-14 01:00

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