Superpixels SLIC Comparados a Métodos de Superpixel de Ponta

As aplicações de visão computacional têm se baseado cada vez mais em superpixels nos últimos anos, mas nem sempre é claro o que constitui um bom algoritmo de superpixel. Em um esforço para entender os benefícios e desvantagens dos métodos existentes, comparamos empiricamente cinco algoritmos de superpixel de última geração quanto à sua capacidade de aderir às bordas da imagem, velocidade, eficiência de memória e seu impacto no desempenho da segmentação. Em seguida, apresentamos um novo algoritmo de superpixel, o clustering iterativo linear simples (SLIC), que adapta uma abordagem de clustering k-means para gerar superpixels de forma eficiente. Apesar de sua simplicidade, o SLIC adere às bordas tão bem ou melhor do que os métodos anteriores. Ao mesmo tempo, é mais rápido e mais eficiente em memória, melhora o desempenho da segmentação e é fácil de estender para a geração de supervoxels.