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Metodo di segmentazione Super Pixel basato sulla discesa del gradiente
Nov 17, 2017

1.1 Metodo di spartiacque

1.2 Basato sul metodo di spostamento medio

1.3 Metodo di Turbopixel

1.4 Metodo SLIC


2. Confronto dei risultati sperimentali

Per comprendere meglio le prestazioni di diversi metodi di segmentazione di super pixel, questo documento ha condotto un esperimento comparativo in serie di dati standard di riferimento Berkeley, l'algoritmo di verifica includendo il reticolo su-perpixel (SL) basato su Ncut- (Ncut- B) di entropia (SL) ) Turbopixels (TP) e SLIC di ciascuna dimensione dell'immagine sono 321x481, suddivisi in circa 200 risultati di super pixel,


Come mostrato nella Figura 10 mostra che l'algoritmo ER può mantenere le informazioni sul bordo dell'immagine, ma la forma super pixel irregolare, ogni tempo di segmentazione dell'immagine è circa 1.16s L'algoritmo Ncut-B può effettivamente mantenere il limite dell'immagine e con l'aumento del numero di super pixel, la forma super pixel sarà più regolare, ma il tempo di elaborazione della segmentazione dell'immagine è più lungo, la dimensione dell'immagine 321x481 a 200 una velocità di elaborazione di super pixel attorno all'algoritmo di 2min SL è più veloce di quella di circa 0,36 può essere diviso in griglia di immagini, ma la qualità della segmentazione risulta influenzare severamente la mappa di confine di input di TP e l'algoritmo SLIC può produrre super pixel regolari e compatti ma, il metodo del confine TP rimane scarso,

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SLIC dal confine per mantenere la velocità e la valutazione della forma super pixel è più alta, rispetto al risultato di segmentazione previsto nella memoria del processore Intel Core 2 da 3 GB, il confronto temporale di questi vari algoritmi di segmentazione super pixel come mostrato nella tabella 1.

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