计算机视觉和图像理解

计算机视觉和图像理解(中文5400字,英文PDF)
摘要
Superpixels将感知上类似的像素分组，以创建视觉上有意义的实体，同时大幅减少后续处理步骤。从这些属性来看，自2003年命名以来，超像素算法受到了很多关注（Ren和Malik，2003）。到目前为止，主流的的超像素算法已经成为低级视觉的标准工具。因此，由于它们在广泛的应用中被迅速采用，适当的基准对于算法选择和比较至关重要。到目前为止，快速增长的算法数量以及不同的实验设置阻碍了统一基准的发展。我们对28种最先进的超像素算法进行全面评估，利用基于公平比较的基准，旨在提供与应用相关的新见解。为此，我们明确讨论了参数优化以及严格执行连接的重要性。此外，通过扩展众所周知的指标，我们能够总结算法性能，而不依赖于生成的超像素的数量，从而克服了可用基准的主要限制。此外，我们讨论了运行时，抗噪声的鲁棒性，模糊和变换，较好实现细节以及视觉质量。最后，我们提出了超像素算法的整体排名，它重新定义了最新技术，并使研究人员能够轻松选择适当的算法和相应的实现，这些实现本身作为我们基准的一部分公开提供。