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目前图像分割的方法比较多,大热的神经网络无所不及,但是神经网络计算起来复杂,需要大量样本,论文的方法虽然没有神经网络复杂,但是分割的结果还是可以期待的。论文提出的是基于单峰检测算法的图像分割方法,可以快速准确地分割图像。最早的Dip-test方法需要设置一个阈值判断内容的同质性,所以,阈值的设置很大程度上影响了分割结果,因此此问题成为图像分割的主要弱点。论文在最新的Dip-dist准则的基础上进一步改进,使判断的的过程更加快速合理。该方法从图像超分化开始,生成一个个紧凑的整齐的超像素区域,生成超像素