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Convex and Compact Superpixels by Edge- Constrained Centroidal Power Diagram

数学 正多边形 算法 GSM演进的增强数据速率 像素 质心 边缘检测 拓扑(电路)
作者
Dongyang Ma,Yuanfeng Zhou,Shiqing Xin,Wenping Wang
出处
期刊:IEEE Transactions on Image Processing 卷期号:30: 1825-1839 被引量:5
标识
DOI:10.1109/tip.2020.3045640
摘要

Superpixel segmentation, as a central image processing task, has many applications in computer vision and computer graphics. Boundary alignment and shape compactness are leading indicators to evaluate a superpixel segmentation algorithm. Furthermore, convexity can make superpixels reflect more geometric structures in images and provide a more concise over-segmentation result. In this paper, we consider generating convex and compact superpixels while satisfying the constraints of adhering to the boundary as far as possible. We formulate the new superpixel segmentation into an edge-constrained centroidal power diagram (ECCPD) optimization problem. In the implementation, we optimize the superpixel configurations by repeatedly performing two alternative operations, which include site location updating and weight updating through a weight function defined by image features. Compared with existing superpixel methods, our method can partition an image into fully convex and compact superpixels with better boundary adherence. Extensive experimental results show that our approach outperforms existing superpixel segmentation methods in boundary alignment and compactness for generating convex superpixels.
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