superpixels는 segmentation 혹은 detection 분야에서 자주 쓰인다.

→ 지각적으로 의미있는 픽셀들을 모아 그룹화

superpixels를 통해 영상에서 비슷한 픽셀들을 묶음으로 표현이 가능하다.

• 이미지 복잡성을 줄일 수 있다는 관점에서 계산적 효율성이 있다.
• superpixels 내의 pixel들은 각각 그룹의 공통점을 공유
• 객체간 의미있는 boundary 분류 가능
• 효율적인 픽셀간의 상호작용

추출 방식은 graph-based와 gradient-based 방식으로 크게 나눌 수 있다.

영상 → 특징 비슷한 균일한 영역으로 나눔 → 작은 영역들을 기반으로 영상처리

이 작은 영역들이 superpixels이다.

super pixel에 요구되는 특징

1. compactness ( 밀집성 )
2. boundary precision / recall ( 경계 일치도 )
3. under segmentation의 최소화 ( 과소 분할의 최소화 )
4. uniformity ( 균일성 )

이 과정이 잘못되면 이후의 영상해석에 큰 영향을 미치기 때문에 주의해야 한다.