[发明专利]一种SLIC超像素分块优化方法

摘要

本发明公开了一种SLIC超像素分块优化方法：1)获取初始化超像素分块；2)得到初始化超像素分块种子；3)将各行超像素分块作为目标区域，确定搜索范围，指定迭代次数，进行更新处理：3-1)针对目标行种子选取搜索范围，计算像素点距离度量因子值；3-2)当前超像素分块种子与其他超像素分块种子重叠搜索范围内，比较像素点距离度量因子值的大小；距离当前超像素种子的更小的像素点聚类到当前超像素分块中；3-3)获取更新后的超像素分块，计算目标行更新后的各超像素分块种子，并且判断迭代次数是否为零；若否，则针对更新后的目标行继续执行步骤3-1)；若是，获取最终更新后的超像素分块。具有计算量小、便于硬件实现的优点。

主权项

一种SLIC超像素分块优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)设定超像素分块尺寸，按照所设定的尺寸将图像进行初始化分块，得到图像的初始化超像素分块；2)将初始化超像素分块的几何中心作为初始化超像素分块的种子；3)从输入图像上行超像素分块到下行超像素分块的顺序，将图像各行超像素分块作为目标区域，并且将目标区域行本身以及相邻行的超像素分块作为目标区域行超像素分块种子的搜索范围，指定迭代次数，按照迭代次数针对图像的目标区域行超像素分块依次进行以下迭代更新处理：3‑1)针对目标区域行的各超像素分块的种子选取一个搜索范围，并且针对各超像素分块种子搜索范围内的像素点，采用距离邻近性和颜色相似性计算其距离种子的距离度量因子值；3‑2)在当前处理的超像素分块种子与其他超像素分块种子重叠搜索范围内，比较像素点距离当前超像素分块种子的距离度量因子值是否小于距离其他超像素分块种子的距离度量因子值；若是，则将该像素点聚类到当前处理的超像素分块中，然后执行步骤3‑3)；否则保持该像素点所属超像素分块不变；3‑3)在重叠区域像素点聚类完成后，获取图像当前更新后的超像素分块，计算目标区域行当前更新后的各超像素分块的种子，并且判断当前迭代的次数是否为零；若否，则针对更新后的当前超像素分块行继续执行步骤3‑1)；若是，则获取到输入图像目标区域行迭代更新后图像的超像素分块，执行步骤4)；4)以图像的每行依次作为目标区域，判断当前目标区域行是否为图像最后一行，若否，则以下一行为目标区域执行步骤3)；若是，则获取到图像每行最终更新后的超像素分块，得到整幅图像的超像素分块。