超像素的空间范围如何是大小为 S*S 的区域?

How the spatial extent of a superpixel is a region of size S*S?

我正在阅读这篇论文 Achanta-SLIC Superpixel segmentation 其中说每个超像素簇中心位于 S = root(N/k) 的距离并且超像素的预期空间范围是 S * S 并且相似像素的搜索是在 2S*2S 的空间区域中完成的。

谁能解释一下我在这方面的问题?

来自论文:

Our algorithm takes as input a desired number of approximately equally-sized superpixels K.

所以,让我们假设我们的 SP 大约是正方形。您将拥有 K 个。

For an image with N pixels, the approximate size of each superpixel is therefore N/K pixels

如果将图像区域N划分为K个SP,每个SP有(几乎)N/K个像素。即每个SP的面积为N/K.

For roughly equally sized superpixels there would be a superpixel center at every grid interval S = sqrt(N/K).

假定每个 SP 都是平方的,面积为 N/K。正方形的边将是sqrt(area) = sqrt(N/K) = S。这意味着 SP 中心 S 远离邻居的中心。

Since the spatial extent of any superpixel is approximately S^2 (the approximate area of a superpixel)

嗯,每个正方形的边是S,那么它的面积是S^2(和N/K = sqrt(N/K)^2 = S^2一样)。

we can safely assume that pixels that are associated with this cluster center lie within a 2S × 2S area around the superpixel center

我们提到正方形的每一边都是S,那么SP的每个像素都在距离中心sqrt(S/2)一半对角线的大小之内,小于边sqrt(S/2) < S。但是 SP 不完全是正方形,所以我们想更灵活一点,假设所有像素都在这个距离的两倍内:2S