基于BIRCH的图像超像素分割算法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，其目标是将图像分割成具有语义意义的不同区域。

超像素分割作为一种预处理步骤，通过将像素分组为感知上均匀的区域，可以有效减少后续图像处理任务的计算复杂度，并保留重要的图像结构信息。

BIRCH算法作为一种高效的大规模数据聚类算法，具有处理大规模数据集、对噪声数据不敏感等优点，适用于图像超像素分割任务。

本文首先介绍了图像分割和超像素分割的相关概念，并对BIRCH算法的原理进行详细阐述。

然后，对现有的基于BIRCH的图像超像素分割算法进行了综述，分析了不同算法的优缺点和适用场景。

最后，对该领域未来的研究方向进行了展望。

关键词：图像分割；超像素分割；BIRCH算法；聚类分析；特征提取

图像分割是计算机视觉领域的一项fundamental任务，旨在将图像划分为多个具有语义意义的区域，每个区域内的像素具有相似的特征，例如颜色、纹理、亮度等。

它在许多应用中都扮演着至关重要的角色，例如目标检测、图像识别、医学图像分析、遥感图像解译等等。

超像素分割作为一种图像over-segmentation技术，将相邻的像素grouping为感知上均匀的区域，即超像素。