superpixel专题
论文《PMSC: PatchMatch-Based Superpixel Cut for Accurate Stereo Matching》学习
Abstract (2018 一区)在立体匹配问题中，同时估计一个像素的视差和法向，而不仅仅是视差，也被称为3D标记方法，可以获得更高的亚像素精度。然而，由于参数空间的无限性，在保持全局一致性的同时，给来自连续标签空间R 3的每个像素分配合适的3D标签是极其困难的。本文提出了一种新的基于补丁匹配的超像素切割算法，以更准确地分配图像的三维标签。为了在本地窗口之间实现稳健而精确的立体匹配，我们提出了
【图像拼接】论文精读：Superpixel-Based Seamless Image Stitching for UAV Images
第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新） 图像拼接系列相关论文精读 Seam Carving for Content-Aware Image ResizingAs-Rigid-As-Possible Shape ManipulationAdaptive As-Natural-As
【论文系列研读】Superpixel： SLIC+SNN
1、SLIC（PAMI2012） Title：SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods Author：Radhakrishna Achanta ... (École Polytechnique Fédérale de Lausanne,EPFL 瑞士联邦理工学院) Other Algorithms
【图像拼接】论文精读：Superpixel-based foreground-preserving image stitching
第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新） 图像拼接系列相关论文精读 Seam Carving for Content-Aware Image ResizingAs-Rigid-As-Possible Shape ManipulationAdaptive As-Natural-As
SLIC与目前最优超像素算法的比较 SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods
SLIC与目前最优超像素算法的比较 Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨usstrunk 摘要 近年来，计算机视觉应用越来越依赖超像素，但并不总是清楚什么是良好的超像素算法。为了解现有方法的优点和缺点，我们比较了目前最好的五种超像素算法，比较的指标为图
Image Splicing Localization Using Superpixel Segmentation and Noise Level Estimation
2019 12th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI) 根据超像素划分每个图像块， 对每个图像块 求噪声水平， 对于上面的图像块-噪声水平 求聚类 默认，小的聚类是篡改区域，大的聚类是原本的背景。 超像素分割