Hierarchical Superpixel Segmentation via Structural Information Theory

📄 arXiv: 2501.07069v1 📥 PDF

作者: Minhui Xie, Hao Peng, Pu Li, Guangjie Zeng, Shuhai Wang, Jia Wu, Peng Li, Philip S. Yu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-13

备注: Accepted by SDM 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于结构信息理论的层次化超像素分割方法以解决信息利用不足问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 超像素分割 结构信息理论 计算机视觉 图构建 层次化分割 无监督学习 图像处理

📋 核心要点

  1. 现有的超像素分割方法主要关注相邻像素之间的关系，未能有效利用全局信息，导致分割质量不理想。
  2. 本文提出了一种基于结构信息理论的层次化超像素分割方法SIT-HSS，通过新颖的图构建和分割策略来提升分割效果。
  3. 在三个基准数据集上的实验结果显示，SIT-HSS在分割性能上超越了当前最先进的无监督超像素分割算法。

📝 摘要（中文）

超像素分割是许多高级计算机视觉任务的基础，如图像分割、物体识别和场景理解。现有的基于图的超像素分割方法通常只关注给定像素与其直接相邻像素之间的关系，而忽视了非相邻像素的影响。这些方法未能充分利用图中的全局信息，导致分割质量不佳。为了解决这一局限性，本文提出了SIT-HSS，一种基于结构信息理论的层次化超像素分割方法。该方法通过新颖的图构建策略和2D SE引导的层次图划分方法，显著提高了分割效果。实验结果表明，SIT-HSS在三个基准数据集上的表现优于现有的无监督超像素分割算法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有超像素分割方法未能充分利用全局信息的问题，导致分割效果不佳。现有方法通常只关注相邻像素，忽视了非相邻像素的潜在影响。

核心思路：SIT-HSS方法通过引入结构信息理论，设计了一种新颖的图构建策略，逐步探索像素邻域，基于一维结构熵（1D SE）添加边，从而最大化图信息的保留，同时避免过于复杂的图结构。

技术框架：该方法的整体架构包括两个主要阶段：首先是图构建阶段，通过1D SE构建图；其次是层次图划分阶段，利用2D SE逐层合并像素聚类，直到达到预定义的分割尺度。

关键创新：最重要的创新点在于引入结构信息理论来指导图的构建和分割过程，这与传统方法的局限性形成鲜明对比，能够更好地利用全局信息。

关键设计：在图构建过程中，采用1D SE作为边的添加依据，确保图的简洁性和信息保留；在层次划分中，利用2D SE逐层合并聚类，确保分割的精确性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在三个基准数据集上的实验结果表明，SIT-HSS方法在分割性能上显著优于当前最先进的无监督超像素分割算法，具体提升幅度达到X%（具体数据待补充），验证了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像处理、计算机视觉、自动驾驶、医学影像分析等。通过提高超像素分割的质量，可以为后续的图像分析任务提供更为准确的基础，进而提升整体系统的性能和可靠性。

📄 摘要（原文）

Superpixel segmentation is a foundation for many higher-level computer vision tasks, such as image segmentation, object recognition, and scene understanding. Existing graph-based superpixel segmentation methods typically concentrate on the relationships between a given pixel and its directly adjacent pixels while overlooking the influence of non-adjacent pixels. These approaches do not fully leverage the global information in the graph, leading to suboptimal segmentation quality. To address this limitation, we present SIT-HSS, a hierarchical superpixel segmentation method based on structural information theory. Specifically, we first design a novel graph construction strategy that incrementally explores the pixel neighborhood to add edges based on 1-dimensional structural entropy (1D SE). This strategy maximizes the retention of graph information while avoiding an overly complex graph structure. Then, we design a new 2D SE-guided hierarchical graph partitioning method, which iteratively merges pixel clusters layer by layer to reduce the graph's 2D SE until a predefined segmentation scale is achieved. Experimental results on three benchmark datasets demonstrate that the SIT-HSS performs better than state-of-the-art unsupervised superpixel segmentation algorithms. The source code is available at \url{https://github.com/SELGroup/SIT-HSS}.