image-processing - 超像素的空间范围如何是大小为 S*S 的区域？

Question

我正在阅读这篇论文Achanta -SLIC 超像素分割，其中说每个超像素簇中心都位于.S = root(N/k)S * S2S*2S

有人可以解释我这一点，因为我被困住了吗？

Answer 1

从论文中：

我们的算法将所需数量的近似相等大小的超像素 K 作为输入。

因此，让我们假设我们的 SP 近似为正方形。您将拥有K它们。

对于具有 N 个像素的图像，每个超像素的近似大小因此为 N/K 个像素

如果N在KSP 中划分图像区域，每个 SP 都有（几乎）N/K像素。即每个 SP 的面积为N/K。

对于大致相同大小的超像素，每个网格间隔 S = sqrt(N/K) 都会有一个超像素中心。

假设每个 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。

由于任何超像素的空间范围约为 S^2（一个超像素的近似面积）

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

我们可以安全地假设与该簇中心相关的像素位于超像素中心周围的 2S × 2S 区域内

We mentioned that each side of the square will be S, then each pixels of the SP will lie within the size of half the diagonal from the center sqrt(S/2), which is less than the side sqrt(S/2) < S. But SP are not exactly squares, so we want to be a little more flexible, and say that all pixels lie within the double of this distance: 2S.