Dom > Novice > Vsebine

Metoda segmentacije super pikslov, ki temelji na spustu gradienta

Nov 17, 2017

1.1 Metoda vodotokov

1.2 Na podlagi metode s pomikanjem

1.3 Metoda turbopeksela

1.4 SLIC metoda


2. Primerjava eksperimentalnih rezultatov

Za nadaljnje razumevanje uspešnosti več segmentnih metapodatkov s super pikslami je ta dokument izvedel primerjalni poskus v standardnih zbirkah podatkov Berkeley, algoritmu za preverjanje, vključno z rešetko na osnovi Ncut (Ncut-B) ) Turbopikseli (TP) in SLIC za vsako velikost slike so 321x481, razdeljeni na približno 200 rezultatov super pikslov,


Kot je prikazano na sliki 10, je razvidno, da lahko ER-algoritem obdrži informacije o robnih robovih, vendar je oblika super pixelja nepravilna, vsak del slike je približno 1,16 sNcut-B algoritem lahko učinkovito ohranja sliko in s povečanjem števila super slikovnih pik, bo oblika oblike super pixela bolj pravilna, čas obdelave segmentacije slike pa je daljši, velikost slike 321x481 do 200 pa hitrost obdelave super pikslov okoli 2min SL-algoritem je hitrejša od tiste od 0,36 s. razdeljeno na slikovno mrežo, vendar kakovost segmentacije povzroči močno vplivanje na vhodno mejno karto TP in SLIC algoritem lahko proizvede redne in kompaktne super piksleke, vendar metoda TP meje ostaja slaba,

3.jpg

SLIC od meje za vzdrževanje ocene hitrosti in super pikslov je višja, v primerjavi s pričakovanim segmentiranjem rezultatov v pomnilniku 3.00GB procesorja Intel Core 2 stroj, časovna primerjava teh različnih segmentov algoritma super pixel, kot je prikazano v tabeli 1.

4.png