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This paper proposes an improved superpixel segmentation method using linear spectral clustering (LSC) with contrast-limited adaptive histogram equalization as a pre-processing step for clustering. It restores the global structure of an image so that the boundary coherence of the clustering result is improved. The algorithm also performs mean shift filtering after contrast-limited adaptive histogram equalization. This removes noise caused by histogram equalization. In LSC, a simple modification of the initialization method is proposed for k-means clustering. Experimental results demonstrate that the proposed method generates superpixels with higher boundary coherence compared to previous superpixel segmentation methods.
#Image segmentation #Superpixel #Clustering #Mean shift #Histogram equalization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Components of the Proposed Method
4. Unified Algorithm for the Proposed Method
5. Experimental Results
6. Conclusion
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Z. Li / 2015 / Superpixel segmentation using linear spectral clustering / IEEE Int. Conf. Comput. Vision Pattern Recogn :1356~1363 google schola D. Comaniciu / 2002 / Mean shift: a robust approach toward feature space Analysis / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 24(5):603~619 google schola J. Shi / 2000 / Normalized cuts and image segmentation / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 22(8):888~905 google schola Vedaldi / 2008 / Quick shift and kernel methods for mode seeking / Proc. ECCV :705~718 google schola R. Achanta / 2012 / SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 34(11):2274~2281 google schola

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