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超像素是圖像過度分割的結果，提供了圖像數據的中間級表示，對計算杋視覺等領域的研究具有重要意義。現有的超像素算法是不可微的，且深度網絡通常在規則的網格上進行定乂，導致目前生成超像素的算法大多基于手工提取的像素特征進行。提岀融合深度網絡的改進快速生成超像素算法，將深度學習網絡嵌入到超像素的生成過程中，首先利用含多隱含層的深度網絡進行圖像像素特征的提取，然后通過K- means聚類法計算初始種子點位置以改善分割結果，在此基礎上通過主動搜索方法確保像素標簽的正確性，最后得到超像素分割結果。在 Berkeley數據集BSDS500上，使用BSDS的基準測評與其他文獻的對比實驗表明，所提出的算法在分割結果的緊湊性、規則性等性能方面相對較好。
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