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一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法


第 1卷 1 第 1 8期 2 1 年 6月 01   科 学 技 术 与 工 程  Vo_ 1 No 1   J n   0 1 l1  .8 u e2 1  17 — 11 (0 1 1 —27 0  6 1 85 2 1 )84 3 —3 S i n e T c n l g   n   gn ei g ce c   e h o o y a d En i e rn   ⑥ 2 1  SiT c. nn. 0  c ehE gg 1 .   一 种 基 于 分 水 岭 变 换 和 模 糊 C均 值 聚 类  的 彩 色 图 像 分割 算 法  杨计龙 王 清 心  胡 逢 法  ( 昆明理工大学信息工程与 自动化学 院计算机系 , 明 6 0 0 ) 昆 5 50   摘 要 针对分水岭算法对在 图像分割 中容 易产 生过分 割, 出了一种基于分 水岭 变换和模 糊 C均 值( C 聚类算 法的彩  提 F M) 色 图像 分 割 算 法 。该 算 法 先 对 图像 进 行 分 水 岭 分 割 , 对 分 水 岭 产 生 的过 分 割 进 行 聚 类合 并 。 在 合 并 过 程 中采 用 区 间差 异  再 度 和 区域 面 积 来 确定 模 糊 C均 值 聚 类 个 数 。 该 算 法 的 优 点 是 解 决 了分 水 岭 变 换 算 法 的过 分 割 问题 的 同 时解 决 了模 糊 C均 值  聚类算法的初始 值以及 聚类 中心难 以确定的 问题。实验结果表 明, 算法可以准 确地 分割出 目标 并应用 到 自动分 割系统中。 该   关键词 分 水 岭 变换  模 糊 C均 值 聚 类  彩 色 图像 分 割  中图法分类号 T 3 14 ; P 9 . 1  文献标志码 A   目前 大 多 数 图像 分 割 算 法都 是 针 对 灰 度 图像  分割。   的 , 传统 的灰度 图像 的分 割算 法 并 不 能 简 单 地应  但 用 到彩色 图像 中 。彩 色 图 像 分 割 与 灰 度 图像 分 割  的算 法相 比 , 由于 彩 色 图 像 包 含 更 丰 富 的 信 息 , 并  有多种颜 色 空 间的 表达 方 式 , 因此 分 割 算法 有 所 不  同 。原 用 于灰 度 图像 分 割 的 方 法 并 不 适 合 于 直 接  分 割彩 色 图 像 ¨ 。现 己提 出 的 彩 色 图像 分 割 方 法  J 主要包括 聚类 法 、 域分 裂合 并 、 区 区域 生 长 、 弛 以  松 及 边缘检 测等 。   Z o g等 l 提 出的一种 基 于模 糊 聚类 的彩 图分  hn 2   近年 来 , 现 了大 量 不 同 的 图 像 分 割 方 法 , 涌 比  较 常用 的有 基 于 形 态 学 分 水 岭 分 割 、 粒 分 割 、 颗 快  速聚类 分 割 、 区域 阈 值法 和边 缘 检 测法 等 。其 中分  水 岭分 割算 法是 图像 分割 算 法 中常用 的一 种 算 法 ,   它 以快 速 、 效 、 有 准确 的 分 割 结 果 越 来 越 得 到 人 们  的重视 。但是 由于 存 在 严 重 的过 分 割 问 题 【 。因  3   J 此, 有效 降 低 过 分 割 问题 是 目前 人 们 研 究 的焦 点  之一。   割方 法是 在 R B空 问中进行 的 , 们通 过 对颜 色 空  G 他 间进 行分 割和利 用 F


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