摘要：近年来，超像素算法被应用到计算机视觉的各个领域。超像素捕获图像冗余信息，降低图像后续处理的复杂度。超像素分割作为图像的预处理过程需要满足图像处理的实时性和准确性。在SLIC算法的框架下，所提算法的主要目的是提高超像素分割的效率；通过原图像降尺度过程，提取原图像中少量像素，生成降尺度图像．牙口用SLIC算法对降尺度图像进行超像素分割；初次超像素分割之后，根据降尺度图像的分割结果对原图像中像素进行K近邻分类，实现原图像的超像素最终分割结果。实验表明，对于同一处理对象，在准确度相近的状态下，本算法处理速度高于SLIC算法。

关键词：超像素分割 聚类 k近邻 

单位：河北工业大学计算机科学与软件学院; 天津300401