图像分割：超像素(Superpixel)分割的大致原理

主要观点总结

文章介绍了超像素在图像处理中的作用和原理。首先阐述了背景知识，包括图片由像素组成和图像处理中的维度问题。然后介绍了超像素的概念，即将具有相似特性的像素聚集起来形成更具代表性的大元素，以降低维度和剔除异常像素点。接着讲解了超像素算法的理论和实例，包括超像素算法的判别条件和具体算法举例。最后，文章提供了相关参考资料和来源。

关键观点总结

关键观点1: 超像素的作用和概念

文章介绍了超像素在图像处理中的重要作用，通过将相似特性的像素聚集起来形成更具代表性的大元素，降低维度并剔除异常像素点。

关键观点2: 超像素算法的理论和实例

文章讲解了超像素算法的理论和实例，包括超像素算法的判别条件和具体算法如种子像素初始化和矩形区域初始化等。

关键观点3: 超像素算法的评估指标

文章提到了评估超像素算法的三个重要指标：Undersegmentation Error、Boundary Recall和Compactness score，并给出了具体的实例说明。

文章预览

一、背景 首先一张图片由一个个像素组成（可以看成网格），每个像素可以有一个灰度值（标量）或RGB值（三维向量）。 http://a-chien.blogspot.de/2017/01/excel-vba_5.html 现今一张图片动辄1000*1000=100w像素，因此对于图像处理来说，是非常大的维度。 超像素最大的功能之一，便是作为图像处理其他算法的预处理，在不牺牲太大精确度的情况下  降维 ！ 二、超像素 超像素最直观的解释，便是把一些具有相似特性的像素“聚合”起来，形成一个更具有代表性的大“元素”。 而这个新的元素，将作为其他图像处理算法的基本单位。 一来大大降低了维度；二来可以剔除一些异常像素点。 至于根据什么特性把一个个像素点聚集起来，可以是颜色、纹理、类别等。 看下图大家就能一瞥一二： https://ivrl.epfl.ch/research/superpixels 三、超像素算法 理论上，任何图像分割算 ………………………………