基于超像素及贝叶斯合并的图像分割算法

来源：计算机工程与应用杂志2018年第21期北京时间：

作者：钟 忺，陈纬航，钟 珞

单位：武汉理工大学 计算机科学与技术学院，武汉 430070

摘要：针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题，结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型，提出了一种新的图像分割算法MS-BRM（Mean Shift based Bayesian Region Merging）。首先，利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割，然后根据非参数贝叶斯聚类模型，融合超像素的空间信息，提出一种区域合并策略对超像素进行合并，得到了最终的分割结果。实验结果表明，MS-BRM算法改善了超像素的过分割问题，对图像进行分割的结果保留了图像的边界信息，更加符合人类视觉的判断结果。

关键词：超像素,非参数贝叶斯聚类模型,区域合并,空间信息