由于SLIC0 算法在分割时仅考虑图像的颜色、亮度、空间位置特征，没有考虑纹理特征，当分割具有繁杂纹理的自然图 像时，其分割的超像素无法精准地符合区域或目标的边界或外轮廓，因此提出基于SLIC0 融合纹理信息的超像素分割算法——— SLIC0-t。首先利用光谱分析描述图像中区域的纹理特性，然后在分割中融合能够准确反映图像中目标轮廓或区域边界的纹理 特征;其次在分割过程中，进一步优化SLIC0 围绕种子像素搜索近邻像素的搜索策略，采用以各个种子点为中心，在以预期超像 素邻接距离为半径的圆盘内搜索的
