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Super Pixel Segmentierung Methode basierend auf Gradientenabstieg
Nov 17, 2017

1.1 Wasserscheide Methode

1.2 anhand von Mittelwert-Shift-Methode

1.3 Turbopixels Methode

1.4 SLIC Methode


2. Vergleich der experimentellen Ergebnisse

Um weiter zu verstehen, die Leistung von mehreren super Pixel Segmentierung Methoden, dieses Papier führte eine vergleichende Experiment in Berkeley Benchmark standard Datensätzen, einschließlich Entropie Überprüfungsalgorithmus bewerten (ER) Ncut-basierte (Ncut - B) Su-Perpixel Gitter (SL) Turbopixels (TP) und SLIC jede Bildgröße ist 321 x 481, aufgeteilt in ca. 200, die ein super Pixel ergibt,


Wie dargestellt in Abbildung 10 zeigt, dass ER Algorithmus kann die Bildinformationen Rand halten, aber die super Pixelform unregelmäßig, Bild Segmentierung ist jedesmal über 1.16sNcut-B Algorithmus können effektiv pflegen die Bild-Grenze, und mit der Zunahme der Zahl der Super Pixel wird super Pixelform regelmäßiger, aber die Bearbeitungszeit der Bild-Segmentierung ist länger, die Größe des Bildes 321 x 481 bis 200 eine Verarbeitungsgeschwindigkeit von super Pixel um 2 min SL-Algorithmus ist schneller als die von etwa 0.36s Ima unterteilt werden kann ge-Raster, sondern die Qualität der Segmentierung Ergebnisse es beeinflussen stark die Eingabe Grenze Karte von TP und SLIC Algorithmus können regelmäßige produzieren und kompakte super Pixel, sondern die Methode der TP-Grenze bleiben arm,

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SLIC von der Grenze zu pflegen, dass Geschwindigkeit und Super Pixel Form Bewertung höher ist im Vergleich mit dem erwarteten Segmentierung Ergebnis in Speicher 3,00 GB Prozessor Intel Core 2 Maschine, der Zeitvergleich von diesen verschiedenen super Pixel Segmentierungsalgorithmus wie in gezeigt Tabelle 1.

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Ein paar: Prinzip des TFT-LCD

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