Segmentation Using Superpixels A Bipartite Graph Partitioning Approach

资 源 简 介

Segmentation Using Superpixels A Bipartite Graph Partitioning Approach

详 情 说 明

这篇文章提出了一种基于超像素的二分图分割方法来解决图像分割问题。该方法的核心思想是将传统的像素级图划分转化为超像素级的二分图分割，显著提升了计算效率。

算法主要分为两个阶段：

首先是超像素生成阶段，通过聚类算法将相邻且颜色/纹理相似的像素聚合为超像素块，这大幅减少了后续处理的图节点数量。

然后是二分图构建阶段，将图像分割问题转化为二分图划分问题。其中一个分区代表超像素节点，另一个分区则对应抽象的区域标签。通过在二分图上定义合适的边权重（考虑颜色相似性、空间距离等特征），将分割问题转化为图划分优化。

该方法的创新点在于： 利用超像素作为中间表示，平衡了精度和效率 设计特殊的二分图结构，使区域合并具有明确的数学意义 提出的图划分目标函数能够保持区域边界的自然性

相比传统方法，这种基于超像素的二分图分割在保持分割质量的同时，显著降低了计算复杂度，尤其适用于高分辨率图像处理。实验结果在CVPR2012上展示了在标准数据集上优于当时主流方法的性能表现。