图像超像素分割算法SLIC的实现及改进文献综述

图像分割是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目的是将图像划分成若干个具有语义意义的区域。

超像素分割作为一种预处理步骤，能够将图像过分割成多个具有相似颜色、纹理或其他特征的区域，有效降低后续图像处理任务的计算复杂度和提高处理效率。

近年来，简单线性迭代聚类(SimpleLinearIterativeClustering,SLIC)算法因其高效性和易实现性，在图像超像素分割领域得到了广泛应用。

本文首先介绍了图像分割和超像素分割的基本概念，并对SLIC算法的原理和实现过程进行了详细阐述。

然后，对现有的SLIC算法改进方法进行了分类总结，包括基于颜色特征的改进、基于纹理特征的改进以及基于深度学习的改进等。

最后，对SLIC算法的未来发展趋势进行了展望，指出其在高分辨率图像分割、实时图像处理和三维图像分割等方面的应用前景。

关键词：图像分割；超像素分割；SLIC算法；特征融合；深度学习

图像分割是计算机视觉领域中一项至关重要的基础性任务，旨在将图像分割成多个具有特定语义信息的区域。

作为一种有效的图像预处理手段，超像素分割近年来受到广泛关注。

超像素分割旨在将图像分割成大小、形状不规则但拥有相似特征的区域，这些区域被称为超像素。