摘要
图像分割是计算机视觉领域中一项基础且关键的技术，其旨在将图像划分为具有语义意义的不同区域。
超像素分割作为一种预处理方法，通过将图像过度分割成感知均匀的小区域，有效降低了后续图像处理任务的复杂度，近年来受到了广泛关注。
本文首先介绍了超像素分割的基本概念、常用算法及评价指标，并探讨了深度学习在图像分割中的应用。
在此基础上，本文重点阐述了基于超像素分割的图像分割算法设计，包括超像素生成、特征提取与融合、分割模型构建与训练等关键环节。
最后，本文对所提出的算法进行了实验验证，并在公开数据集上与其他先进算法进行了比较分析。
实验结果表明，本文算法在分割精度、效率和鲁棒性等方面均取得了良好的效果。
关键词：图像分割；超像素分割；深度学习；特征融合；性能评价
#1.1超像素分割超像素分割是将一幅图像分割成多个区域的一种方法，这些区域被称为超像素。
与将图像分割成单个像素不同，超像素分割旨在将相邻的、具有相似特征（如颜色、纹理、亮度等）的像素grouping到一起，形成更具语义信息的区域。
超像素可以看作是像素的集合，它们保留了图像的结构信息，同时又减少了图像的数据量，有利于后续图像处理任务的进行。
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